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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
蔡润基 江方湧 郑涛涛 刘东霖 徐初东
为解决昆虫数据集数据分布不均衡导致识别模型在数据量少的尾部类别的识别性能差的问题，提出1种融合数据合成的卷积识别网络模型（synthetic samples combined model,SSCM），该模型包含图像分割与重组模块、主干网络模块和数据纠正分支模块等3个模块。通过图像分割与重组模块对训练的图片进行分割并重组，得到新的训练数据并加入训练集；再使用ResNet-50作为网络主干提取图片的特征，同时数据纠正分支模块采用均方误差与交叉熵计算合成图像与原图像之间的误差，以减少合成图像对尾部数据的不利影响。构建包含300个蝴蝶类别共26 045张图片的数据集验证模型性能，结果显示，SSCM模型在该数据集上的准确率较DRC、BBN、RIDE等主流长尾目标识别模型分别高3、2.14、2.71个百分点。采用公开昆虫数据集IP102进一步验证SSCM算法的有效性，结果显示，SSCM模型准确率比DRC、BBN、RIDE等模型分别高18.94、3.02、3.36个百分点。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
虞晨音 温小荣 汪求来 叶金盛
【目的】立木材积作为森林蓄积量估算的重要单元，具有重要的森林资源调查意义，研究基于多源激光雷达手段获取立木枝条属性因子的方法，探究树木点云构建更优立木材积预测模型的能力。【方法】本文基于地基激光雷达（TLS）与机载激光雷达（ALS）融合的点云数据，运用几何特征树木骨架和提取不完全模拟水分和养分传输算法（ISTTWN），建立三维树木模型，并获取杨树单木的枝条属性因子。通过构建以枝条属性因子为自变量的立木材积预测模型，探索构建林分蓄积量最优估测模型。【结果】融合后的枝条属性因子较融合前精度有所提高，提取精度依次为着枝高度>枝长>弦长>着枝角度>分枝角度>弓高，其中枝长拟合度最高，R~2达0.989。在利用特征参数与枝条属性因子构建材积预测模型中，基于枝条属性因子构建的模型较由特征参数建立的线性与非线性材积模型R2分别提高0.088与0.110,RMSE则分别降低0.012与0.009 m~3。而将二者结合共同构建立木材积模型后，其线性与非线性模型拟合度分别达0.729与0.759，为六组材积预测模型中最佳。【结论】TLS与ALS融合点云数据后，由于数据之间的相互弥补，有效提高点云密度，在三维树木模型研建中能够显著的提高枝条属性因子的提取精度，同时在材积预测模型中加入枝条属性因子这一自变量能够有效提高模型预测的准确性。
[期刊] 情报学报
[作者]
冯立杰 秦浩 王金凤 刘鹏 仵轩 张芷芯
作为推动社会进步与经济发展的重要力量，如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法，是对已有研究理论和方法的重要补充。第一，检索相关领域专利数据，对数据进行划分；第二，基于颠覆性技术的特征，选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系，并计算其技术影响力；第三，依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系，预测出候选颠覆性技术，并结合BERTopic提取技术主题；第四，通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题，并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价；第五，通过语义相似度，将社会主题与技术主题匹配映射，以对技术主题进行分类，进而识别出潜在颠覆性技术；第六，以医疗机器人为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%，优于其他模型；将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型；识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术，能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王辉 于立君 孙蓉 刘朝达 高天禹
目标检测与识别是数字图像处理实验的创新性实验项目。传统的目标识别算法可以识别目标类型,但不能识别目标的位置信息,且对相同目标的识别率较低。该文设计了一种基于帧间差分法的深度学习目标识别算法,即在深度学习理论构架下,将帧间差分法融入识别过程,补充增强候选框分割图像,通过NMS算法对候选框进行筛选。仿真结果表明,该算法在识别目标种类的同时还能对目标在图像中的位置进行精确标定,并可判断目标是否处于运动状态,具有较高的识别率。
[期刊] 情报学报
[作者]
朱茂然 王奕磊 高松 王洪伟 郑丽娟
商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
关键词：
比较评论 文本分类 深度学习 注意力机制
[期刊] 统计与决策
[作者]
岳廷妍 邱建青 裴姣 张韬
文章提出了数据缺失机制识别联合模型,并运用R 3.4.1软件、采用Bootstrap法重复模拟对所提出的联合模型在不同缺失机制、不同缺失比例下的识别效果进行评价。从重复模拟结果可知,联合模型在不同缺失比例下对完全随机缺失(MCAR)机制的识别效果较好(正确识别率为94.79%～95.29%),对随机缺失(MAR)机制的识别效果尚可(正确识别率为77.64%～78.72%)。联合模型在两种缺失机制下在各缺失比例下的正确识别率均较为稳健。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
王志强
数字化时代，企业内部审计由于创新不足等原因引发诸多问题，如风险识别不准确、审计覆盖不全面、重大风险事件不能及时发现和有效应对、对业务的支撑不足等。针对上述问题和挑战，本文以国际内部审计师协会新三线模型为基础，提出业审融合的数字化体系架构方案，以期为企业内部审计数字化转型提供借鉴参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐剑刚 张晓蓉 唐国兴
混合数据抽样(MIDAS)模型能处理不同频率变量间的动态关系。本文比较了MIDAS波动模型和ABDL模型,发现我国股市对数实现波动呈长期记忆性。在预测波动方面,ABDL模型优于MIDAS模型;利用MIDAS波动模型预测实现波动水平,日绝对值报酬是最好的回归项;利用MIDAS模型预测未来波动,至少应采用一个月的历史数据。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王寿彪 杨桄
指出合成孔径雷达(SAR)图像目标识别特征具有多维度特性和图像场景的复杂性,因此融入知识信息就成为解决SAR图像目标识别复杂问题的重要途径。结合实例分析知识信息在SAR中的重要性,阐述知识的描述方法,由此提出一种基于知识的SAR图像目标识别模型。以可信度方法为例,就知识信息的处理过程进行具体说明。最后通过案例分析,证明引入专家知识有助于增强目标识别结果的可靠性。
关键词：
SAR 图像 基于知识的目标识别 可信度
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
赵地 杜玉红 丁振宇 谢广明
设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路，利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标，又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础，通过深度可分离的整合设计，改善了现有整合网络的复杂参数问题，从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合，功能扩展性好，实用性强，是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。
关键词：
实验教学改革 机器视觉 目标识别与追踪
[期刊] 职教论坛
[作者]
乔晓艳 罗红
在对职教集团、深度融合、运行机制等概念进行界定的基础上，分析了行业型职教集团发展现状及存在问题，思考行业型职教集团的运行，提出构建深度融合的行业型职教集团运行机制，以期提高集团运行效率，推进行业型职教集团的建设与发展。
关键词：
行业型职教集团 深度融合 运行机制
[期刊] 中国成人教育
[作者]
曲丽 戴昀弟 范曙光
校企深度融合无论从经济社会发展的应用人才需求出发,还是从高等教育战略发展出发,都具有积极而重大的意义。本科高校教育要想实现其服务社会的使命,就需要构建和优化校企深度融合机制。要面向社会、面向经济、面向市场,以校企深度融合形式调整教学理念和方向,开发和设置课程体系,构建和完善评价体系,保持教育和企业需求的紧密对接。
关键词：
应用人才 校企合作 高校
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏理云 彭相武 柳洋
针对SV模型转换为线性状态空间形式之后带来的非高斯对数卡方误差,文章以高斯混合分布近似具有左偏长尾性质的对数卡方分布,得到状态空间SV-MG(SV with Mixture-of-Guass)模型。结合MCMC方法和EM算法估计SV模型参数和高斯混合参数,并利用近似滤波(AMF)算法实现SV-MG模型的样本外预测。据此对沪深股市进行了实证研究。
关键词：
状态空间 高斯混合 左偏长尾 EM算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏理云 彭相武 柳洋
针对SV模型转换为线性状态空间形式之后带来的非高斯对数卡方误差,文章以高斯混合分布近似具有左偏长尾性质的对数卡方分布,得到状态空间SV-MG(SV with Mixture-of-Guass)模型。结合MCMC方法和EM算法估计SV模型参数和高斯混合参数,并利用近似滤波(AMF)算法实现SV-MG模型的样本外预测。据此对沪深股市进行了实证研究。
关键词：
状态空间 高斯混合 左偏长尾 EM算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨波 邵婉婷
[目的/意义]针对现有弱信号全自动识别研究尚不完善的问题,提出基于LDA-BERT融合模型的弱信号全自动识别方法。[方法/过程]基于无监督的LDA主题模型对文本数据集进行主题分类,构建主题和术语双层过滤函数从主题分类的结果中提取早期预警信号,通过紧密中心度、主题权重以及主题自相关性三大度量函数评价主题的弱性,并基于主题内术语的归一化频率和概率提取出弱信号。最后,运用BERT深度学习模型从语义层面对弱信号上下文及其类似词进行扩展。[结果/结论]以2021年1月初疫情重爆发事件为例,使用爆发前三月的社交媒体新闻数据集对构建的系统模型进行验证。实验结果表明,该方法可有效检测出相关弱信号,并挖掘出弱信号随时间推移逐渐增强的演化特性。此外,该融合模型在实现弱信号全自动识别的同时,也表现出较单一模型更强的结果可解释能力。
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