基于粒子群优化的深度神经网络分类算法

针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度.     

蓖麻油硫酸酯化新方法的研究

通过对各种磺化剂的性能对比，选定以氨基磺酸作为蓖麻油的硫酸酯化剂，经过探索性试验和正交优化，得出本反应的优选条件为：物料配比n(OH)：n(H2NSO3H)为2：1；反应温度为105℃；反应时间为2．5h；催化剂用量为油质量的5％。该反应无“三废”产生，符合绿色化生产要求，是蓖麻油硫酸化的新途径，采用该方法试制出了性能优良的改性蓖麻油皮革加脂剂。     

多关系数据挖掘研究综述

多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。     

融合位置信息的观点三元组情感分析模型

方面级情感分析主要有两大类任务：a)抽取任务,旨在抽取出语句中的方面词及观点词;b)分类任务,旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上,针对目前方面词与观点词耦合性较差,导致分类任务出错这一问题,提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示,接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性,之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取,同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合,最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系,并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验,结果表明所提模型优于一系列基线模型。     

结合残差BiLSTM与句袋注意力的远程监督关系抽取

实体关系抽取是从非结构化和程序化的海量文本中识别出实体之间的语义关系,为本体构建、智能检索等任务提供数据支持,然而现有远程监督关系抽取方法普遍存在需要大量人工标注语料库、提取特征含有噪声且忽略了实体与句子之间关联关系等问题。提出一种基于残差双向长短时记忆网络（BiLSTM）与句袋内和句袋间注意力机制的关系抽取模型,在将词向量和位置向量作为模型输入的基础上,通过残差BiLSTM网络提取语句与实体词中的长距离文本信息,利用句袋内和句袋间注意力机制对提取到的特征信息进行处理,使模型在远程监督过程中减少实体之间的特征提取噪声,并提高模型识别准确性。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型能够充分利用实体与关系特征,平均精确率达到86.2%,相比于将卷积神经网络和分段卷积神经网络作为句子编码器的同类模型具有更好的远程监督关系抽取性能。     

基于WSN的群体机器人实验平台设计

无线传感器网络和群体机器人的是当今研究的热点问题.移动机器人和无线传感器网络相结合,可以扩展机器人的感知空间,增强机器人的通信和交互能力.针对群体机器人的特点,结合无线传感器网络较强的感知能力和通信能力,开发了一套基于WSN的群体机器人实验系统.设计了适用于群体机器人实验的通信系统,制定了一套适用于群体机器人实验的通信协议,并提出了基于WSN的群体机器人相对定位方法.通过对群体机器人一致性实验,验证了系统的实时性和有效性.     

多关系关联规则算法综述

多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规则方法的思想与优化策略,取得了较高的性能与表达复杂模式的能力,同时在面向复杂结构数据的应用中获得了较好的效果。在简述多关系方法的基础上,通过分析与比较目前具有代表性的多关系关联规则算法,总结了各算法的优势与不足,并指出了该领域目前的主要热点问题。     

基于雅克比稀疏自动编码机的手写数字识别算法

由于手写数字边缘轮廓差异大造成书写风格的不同,为了提高识别准确度,通过在自动编码机中加入稀疏约束项和雅克比正则项,提出一种雅克比稀疏自动编码机(JSAE)的算法进行手写数字识别。加入稀疏约束项能够有效提取数据中的隐藏结构,而雅克比正则化可以描述数据点的边缘特征,提高自动编码器算法的学习能力,从而更准确地抽取样本的本质特征。实验结果表明,JSAE在分类准确率上要高于自动编码机（AE）和稀疏自动编码机（SAE）算法。     

声音检测与分贝转化的仿真与设计

声学的应用广泛且存在于各种领域,有关声音的检测与强度的测量一直受到人们的高度重视.前置放大采用跨阻运算器,分贝转化采取真有效值法与交流采样法,通过软硬件的结合与对比,设计了一款声音检测电路.在50 Hz到15 kHz的频率范围内,测试40 dB到80 dB的声压信号并转化为有效值输出,相比于传统的平均值电路,整体精度提...     

影响地质录井的主要因素及其解决措施

根据从事地质录井的现场工作的经验,针对部分油气识别困难的情况进行总结,分析判断各种影响因素,找出解决途径,为指导类似情况提供科学的参考。