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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘礼标 张永兴 陈建功
【目的】对墙土系统动测模型进行研究,同时提出了基于模态参数的土体附加参数识别方法,为墙土系统的损伤识别和健康诊断提供一种简单、适用的模型。【方法】建立了墙土系统动测模型,假定附加刚度和附加质量成三角形分布,采用附加刚度和附加质量模拟土体对墙土系统模态特性的影响。基于模态频率构造目标函数,建立模态频率和土体附加参数之间的BP神经网络结构,识别得到不同土体弹性模量对应的土体附加参数。将三维有限元整体模型分析得到的模态频率作为真实值,计算真实值和识别值之间的相对误差,判定识别方法的可行性。【结果】基于模态频率和BP神经网络的土体附加参数识别方法能够满足工程精度要求,模态频率相对误差均在2%以内;随着...
[期刊] 国际金融研究
[作者]
孙先定 杨锡怀 张治强
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶春蕾 冷伏海
海量的科技文献中蕴含着大量揭示学科内容的主题信息。文章提出了一种新的概率模型:引文—主题概率模型,该模型对文献中的关键词和引文进行联合建模以完成科技文献中的主题内容识别,在获得主题中关键词分布的同时也获得相关主题间的引文分布。实验表明,基于引文—主题模型识别的主题信息能为进一步的主题演化分析提供一定的分析基础。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]由于传统以论文分析数据源的科学研究前沿方法存在主题探测的时滞性及方法的局限性,为了更加准确识别出蕴含更多前瞻价值信息的基金项目数据中的研究前沿主题,细粒度识别科学研究前沿主题类型。[方法/过程]提出一种基于TDT模型的基金项目科学研究前沿识别方法,借鉴TDT模型中多要素融合分析及归一化处理的思想,分析基金项目的资助强度、时间维度、主题维度等项目特征属性,构建基金项目科学研究前沿探测公式,识别出热门研究前沿主题、新兴前沿主题及未来前沿主题3种科学研究前沿主题,从而揭示前沿领域竞争态势。[结果/
[期刊] 统计与决策
[作者]
李望晨 潘庆忠 王培承 安洪庆
文章以湖北省支出法生产总值预测为例,探讨了经济序列预测中增长型曲线预测模型的优选途径和参数识别方法。在增长曲线模型数学性质及序列特性研究基础上,结合实测资料分析,分别采用增长特征法进行模型优选以及三和法进行模型参数识别,确定了湖北省支出法生产总值修正指数曲线预测模型。经验证,外推预测性能优良,表明基于增长特征和三和法的模型优化设计适于经济时间序列外推预测问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕忠伟 秦建国
模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 开放教育研究
[作者]
冯翔 邱龙辉 郭晓然
分析学生学习过程产生的反馈文本,是发现其学业情绪的重要方式。传统的学业情绪测量方法主要包括使用学业情绪测量问卷和访谈分析,但这两种方法难以大规模地应用于在线教育环境。本研究旨在通过构建学业情绪自动预测模型,对大量学生反馈文本进行快速有效的学业情绪分类。研究首先利用词向量训练工具,将文本转化为多维向量;然后基于深度学习网络LSTM构建学业情绪预测模型,以文本的多维向量作为模型输入;最后经过多轮训练,优化模型参数。实验显示,上述模型可快速有效识别学生反馈文本中所包含的学业情绪,该模型在测试数据集上的学业情绪识别准确率可达89%。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄彤镔 黄河清 李震 吕石磊 薛秀云 代秋芳 温威
为实现在自然环境下对柑橘果实的识别，提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module，卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力，改善遮挡目标与小目标的漏检问题；用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数，提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%，在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms，模型占用内存为14.5 Mb。结果表明，本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实，满足实时目标检测的实际应用需求。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
龚明华 宋彤
鉴于系统性风险起因不同且形式多样,辨析触发事件何时演变为系统性事件,需要选择和应用一系列衡量指标和技术工具。本文综合分析了目前全球识别系统性风险的方法论和技术手段,并在借鉴国际经验的基础上,就逐步健全我国有效识别和评估系统性风险的方法和指标体系提出措施建议。
关键词：
金融监管 系统性风险 识别方法
[期刊] 西南农业学报
[作者]
林奕桐 梁健 刘书田 贾书刚 玉建成 侯彦林
【目的】探究基于无人机可见光通道和支持向量机（SVM）模型的柑橘黄龙病个体识别方法，为生产上快速、高效发现柑橘黄龙病病株提供参考依据。【方法】构建2套基于SVM的识别模型，先通过柑橘黄龙病黄化识别模型确定具备黄龙病黄化特征的植株，再通过黄龙病斑驳特征识别模型对黄化植株的叶片进行斑驳特征分析确认黄龙病植株；对模型进行1次个体识别试验和2次普适性验证试验。【结果】对于黄龙病植株黄化特征识别，红（R）、绿（G）、蓝（B）、色调（H）和明度（V）在光谱分布上均具备特征性，可作为柑橘黄龙病黄化识别模型的输入变量；对于黄龙病叶片斑驳特征识别，通过叶片左、右部分平均反射率之差（D_(rl)）和上、下部分平均反射率之差（D_(ub)）及波形振幅的平均值（■）可有效排除缺素及其他非黄龙病黄化病害对识别结果的干扰，上述3个指标可作为柑橘黄龙病斑驳特征识别模型的输入变量。在个体识别试验中，对28株柑橘进行基于无人机可见光通道和SVM模型的柑橘黄龙病个体识别，识别准确率达100.00%。在中国南方柑橘黄龙病防治研究中心果场开展的普适性验证试验中，对4383株柑橘进行识别，非黄龙病个体识别准确率达100.00%，黄龙病个体识别准确率为89.47%；在广西南宁市武鸣区四明村果园开展的普适性试验中，非黄龙病个体识别准确率为97.30%，黄龙病个体识别准确率为86.67%。【结论】基于无人机可见光通道和SVM机模型的柑橘黄龙病个体识别方法能较好地识别柑橘种植区的黄龙病植株，且相较于高光谱识别方法成本更低，可在柑橘种植区域黄龙病防治中广泛应用。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
瞿文斌 及金楠 陈丽华 胡雨村
为研究黄土高原植物根系固土力学机制,通过Wu&Waldron(WWM)模型和Fiber Bundle(FBM)模型,确定了黄土高原地区主要造林树种油松、刺槐、荆条和丁香4种植物根系对土体抗剪强度的增强作用,并用原位直剪试验对其进行了验证。应用ABAQUS有限元软件构建造林边坡稳定性分析模型,通过数值模拟的方法从边坡尺度上量化4种不同植物根系固土作用。结果表明:通过原位直剪试验的验证,发现评价植物根系对土体抗剪强度增强作用的WWM、FBM模型均存在一定的误差,因而建议进一步完善该理论模型。同时,基于原位直剪
[期刊] 西南农业学报
[作者]
苏鸿 温国泉 谢玮 韦幂 王筱东
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨雅娴 吴金红 吴彦坤 任晓露 张星
[目的/意义]构建一种基于大语言模型和知识图谱的健康信息识别模型，旨在提升健康信息识别的准确性和信度。[方法/过程]首先，采用在权威平台上发布的公开健康信息数据集来构建知识图谱，作为领域知识；然后，设计5组实验，包括决策树、支持向量机、逻辑回归模型、GPT和KG-LLM；最后，采用552条来自权威辟谣平台的已标注辟谣信息作为验证样本进行试验，并对5组实验的结果进行比较分析。[结果/结论]所构建的KG-LLM虚假健康信息识别模型在准确性方面表现卓越，其准确率达到98.35%，这一结果相较于决策树、支持向量机、逻辑回归模型分别提升了14.78%、3.24%和12.33%。与GPT模型相比，其准确率也提升了4.80%。此外，在其他的评估指标上，KG-LLM模型相较于GPT模型也显示出了优势。这一结果充分证明了知识图谱作为领域知识，有助于消除LLM中存在的幻觉。[创新/局限]主要创新之处在于将大语言模型与知识图谱相结合，用于提高健康信息识别的准确性。研究存在的局限性主要体现在数据量不足上。尽管通过知识图谱对大语言模型进行了优化，增强了信息检索的准确性，但模型的性能仍然在一定程度上依赖于大语言模型。
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