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交叉口指路标志信息要素需求研究 预览
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作者 姚翔林 王海红 +2 位作者 赵晓华 胡永利 王玉 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期48-55,共8页
指路标志在驾驶人出行过程中至关重要,目前标志系统现存一些问题,如指路信息无法满足驾驶人需求,在交叉口处尤为明显。为研究驾驶人在出行过程中对路网信息要素的需求,设计并开展了交叉口周边路网信息的需求实验与调查问卷。结果表明,... 指路标志在驾驶人出行过程中至关重要,目前标志系统现存一些问题,如指路信息无法满足驾驶人需求,在交叉口处尤为明显。为研究驾驶人在出行过程中对路网信息要素的需求,设计并开展了交叉口周边路网信息的需求实验与调查问卷。结果表明,驾驶人开车行驶至交叉口时,对近端路名、地名信息的需求程度高于对远端信息的需求;出行过程中对不同指路信息的需求与目的地有关;91%的驾驶人倾向于指路标志中选取路名信息;78%的驾驶人倾向于指路标志中选取方向信息;94%的驾驶人认为指路标志信息数量在4~9条之间较为合适。通过对3类信息的重要程度进行排序,得出路名信息最为重要,其次为地名信息,最后为方向信息。 展开更多
关键词 交通安全 指路标志 信息需求 调查问卷 主观认知
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附加法向信息的三维网格预测编码 预览
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作者 高原 施云惠 +2 位作者 韩妍妍 曾萍 尹宝才 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-94,共7页
为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间(帧内)及几何与法向数据间(帧间)的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表... 为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间(帧内)及几何与法向数据间(帧间)的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表明,提出的预测编码方法相比分别压缩三维网格法向与几何数据,能够显著提高附加法向信息三维网格的压缩效率. 展开更多
关键词 三维网格 法向信息 帧内预测 帧间预测
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基于多隐层极限学习机的文本分类方法 预览
3
作者 冀俊忠 庞皓明 +1 位作者 杨翠翠 刘金铎 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期534-545,共12页
针对正则化极限学习机处理高维文本数据时文本特征表示能力不足的问题,提出了一种基于多隐层极限学习机的文本分类方法.首先,使用极限学习机自编码器的压缩表示对高维文本数据进行降维处理.然后,通过多隐层极限学习机的多隐层结构提取... 针对正则化极限学习机处理高维文本数据时文本特征表示能力不足的问题,提出了一种基于多隐层极限学习机的文本分类方法.首先,使用极限学习机自编码器的压缩表示对高维文本数据进行降维处理.然后,通过多隐层极限学习机的多隐层结构提取出高层文本特征并通过最小二乘的方法对文本数据进行分类.与多个算法的实验对比表明,该算法在20newsgroup、Reuters和复旦大学中文语料库这3个数据集上都具有良好的分类性能. 展开更多
关键词 文本分类 高维文本 多隐层极限学习机 极限学习机自编码器 特征映射 神经网络
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基于蝙蝠算法的蛋白质网络功能模块检测 预览
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作者 徐嘉豪 冀俊忠 杨翠翠 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1618-1629,共12页
为了得到更好的蛋白质功能模块,揭示蛋白质的功能,利用蝙蝠算法对蛋白质相互作用网络(PPINs)进行功能模块检测.每个蝙蝠个体所在的位置代表一种候选的功能模块划分,将PPIN中每个蛋白质节点与其所有邻居节点组成邻居有序表,采用在邻居有... 为了得到更好的蛋白质功能模块,揭示蛋白质的功能,利用蝙蝠算法对蛋白质相互作用网络(PPINs)进行功能模块检测.每个蝙蝠个体所在的位置代表一种候选的功能模块划分,将PPIN中每个蛋白质节点与其所有邻居节点组成邻居有序表,采用在邻居有序表中随机游走的编码方式进行种群的初始化;在种群优化过程中,设计定向局部扰动、随机扰动、基于距离和频率的自适应变异、自然选择4种寻优机制来进行解的随机优化.在5个不同规模的酵母菌PPIN数据集上,将所提出方法与6种经典算法进行对比实验.结果表明,所提出方法检测到的功能模块中有较多模块与标准模块相匹配,并且所提出算法在覆盖率、召回率、灵敏度、正的预测率、准确度评价指标上均表现突出,验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 蛋白质相互作用网络(PPIN) 功能模块检测 蝙蝠算法 扰动 自适应变异 自然选择
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基于流形正则化极限学习机的文本分类算法研究 预览
5
作者 庞皓明 冀俊忠 +1 位作者 刘金铎 姚垚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期242-248,共7页
基于极限学习机的文本分类方法在对输入的文本特征进行随机映射时,会呈现一种非线性的几何结构,利用最小二乘法无法对其进行求解,影响文本的分类性能。为此,引入一种新的流形正则化思想,提出基于极限学习机的改进算法。利用拉普拉斯特... 基于极限学习机的文本分类方法在对输入的文本特征进行随机映射时,会呈现一种非线性的几何结构,利用最小二乘法无法对其进行求解,影响文本的分类性能。为此,引入一种新的流形正则化思想,提出基于极限学习机的改进算法。利用拉普拉斯特征映射保持输入文本特征的几何结构。基于样本的类别信息对样本点之间的距离进行修正,优先选择类别相同的样本点,以改善分类性能。在Reuters和20newsgroup数据集上的实验结果表明,与正则化极限学习机算法、AdaBELM算法等相比,该算法分类性能较好,F1-measure值可达91.42%。 展开更多
关键词 文本分类 监督学习 正则化极限学习机 流形正则化 特征映射
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基于内容的自适应插值滤波器在无损视频编码中的应用 预览
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作者 刘小杰 施云惠 +1 位作者 丁文鹏 尹宝才 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期338-344,共7页
为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧... 为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧间预测误差得到自适应插值滤波器,对所有的帧间编码块通过自适应插值滤波器来获取亚像素预测像素块,自适应减少帧间预测误差,从而提升整体编码性能.将该方案应用于HEVC参考软件HM (HEVC test model) 12. 1中,实验结果表明,在不影响编解码端时间复杂度的情况下,所提出算法的压缩效率在low delay P和low delay B配置文件下分别比HEVC无损压缩效率平均提升1. 32%和0. 69%. 展开更多
关键词 无损压缩 高效率视频编码(HEVC) 自适应 插值 熵编码 码率
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基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别 预览
7
作者 李敬华 淮华瑞 +2 位作者 孔德慧 王立春 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期428-435,共8页
为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征... 为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2DRBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2DHOG表观特征以及光流-2DHOG运动特征,然后基于3D-2DRBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的双通道融合判别改进了单通道分类的能力.在公开的剑桥手势数据集上的实验验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 3D-2D受限玻尔兹曼机 梯度直方图 光流 动态手势识别
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基于影响函数的卷积神经网络围棋棋步预测方法 预览
8
作者 冀俊忠 张旗 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期54-60,共7页
为了提高基于卷积神经网络的围棋棋步预测准确率,提出一种基于影响函数生成棋局特征的围棋棋步预测方法.首先,使用影响函数计算出棋局的影响值分布;然后,按照设定的阈值将其划分为黑白双方的控制范围并生成特征图;最后,与棋子分布等其... 为了提高基于卷积神经网络的围棋棋步预测准确率,提出一种基于影响函数生成棋局特征的围棋棋步预测方法.首先,使用影响函数计算出棋局的影响值分布;然后,按照设定的阈值将其划分为黑白双方的控制范围并生成特征图;最后,与棋子分布等其他特征一并用于卷积神经网络的训练.实验结果表明:与影响函数相结合能够提高围棋棋步预测的准确率,并提升围棋程序的对弈水平. 展开更多
关键词 围棋博弈 棋步预测 影响函数 卷积神经网络
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一种基于信誉机制的科学文献影响力评价方法 预览
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作者 冯磊 冀俊忠 吴晨生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期132-137,共6页
学术影响力评价一直是文献计量学领域的一个研究热点。已有的大多基于数据挖掘的学术影响力评价方法忽略了恶意活动产生的影响,导致评价结果欠佳。为解决这一问题,提出了一种名为ReputeRank的新方法,该方法采用信誉机制来评估引文网络... 学术影响力评价一直是文献计量学领域的一个研究热点。已有的大多基于数据挖掘的学术影响力评价方法忽略了恶意活动产生的影响,导致评价结果欠佳。为解决这一问题,提出了一种名为ReputeRank的新方法,该方法采用信誉机制来评估引文网络中出版物的有效性。信誉机制包括3个阶段:种子集选择阶段、信誉传播阶段和集成计算阶段。首先,ReputeRank利用SCI期刊分区信息选择引文网络中潜在的好种子和坏种子;然后,根据信誉传播思想,信誉度良好的种子指向的论文通常具有更高的可信度,而信誉度不好的种子指向的论文通常具有较低的可信度,该方法使用TrustRank和Anti-TrustRank评价公式在引文网络中迭代传播信任值和不信任值;最后,根据引文网络中的信任值和不信任值,利用综合集成公式对每篇论文计算评分,并根据评分结果对所有论文降序排列。在KDD cup 2003数据集上的实验结果表明,与3种影响力评价方法PageRank,CountDegree和SPRank相比,ReputeRank能够获得更优的效果。 展开更多
关键词 引文网络 学术影响力评价 信息传播 信誉度
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基于社会力和导航场的轨道交通人群仿真 预览
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作者 李园园 张勇 +1 位作者 刘浩 葛启彬 《北京交通大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第5期130-134,共5页
针对轨道交通内人群运动的特点,在传统社会力模型上引入导航场构建人群仿真系统.其中,社会力模型负责行人与周围行人及环境的相互作用,而导航场负责行人在轨道交通站点中的路径规划.与传统社会力模型相比,可避免因设置中间目标点不合理... 针对轨道交通内人群运动的特点,在传统社会力模型上引入导航场构建人群仿真系统.其中,社会力模型负责行人与周围行人及环境的相互作用,而导航场负责行人在轨道交通站点中的路径规划.与传统社会力模型相比,可避免因设置中间目标点不合理导致的“抖动”及局部拥堵现象.在上述基础上,研发一个面向轨道交通的人群仿真系统,并以北京市动物园地铁站作为场景进行实验.结果表明:仿真过程中,人群没有出现“抖动”或局部拥堵现象,这种方法适用于轨道交通中的人群仿真. 展开更多
关键词 轨道交通 人群仿真 社会力模型 导航场
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基于双通道卷积神经网络的文本情感分类算法 预览 被引量:3
11
作者 申昌 冀俊忠 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2018年第2期158-166,共9页
针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形... 针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形成一个扩展文本特征.然后,把词向量特征与扩展文本特征分别作为卷积神经网络的两个输入通道,采用动态k-max池化策略,提升模型提取特征的能力.在多个标准英文数据集上的文本情感分类实验表明,文中算法的分类性能不仅高于单通道卷积神经网络算法,而且相比一些代表性算法也具有一定的优势. 展开更多
关键词 文本情感分类 卷积神经网络 双通道 扩展特征 动态k-max池化
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基于循环神经网络的时序fMRI数据分类方法研究 被引量:3
12
作者 张兆晨 冀俊忠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1426-1430,共5页
针对现有分类模型未充分利用fMRI数据时序特性的问题,提出了一种基于循环神经网络(RNN)的时序fMRI数据分类模型.首先,使用任务态有标注数据训练卷积神经网络模型,得到相应网络参数.然后,将有标注数据和无标注数据按时序组合,共同输入... 针对现有分类模型未充分利用fMRI数据时序特性的问题,提出了一种基于循环神经网络(RNN)的时序fMRI数据分类模型.首先,使用任务态有标注数据训练卷积神经网络模型,得到相应网络参数.然后,将有标注数据和无标注数据按时序组合,共同输入到上一步训练好的模型中,以提取全连接层特征.最后,将提取的特征以一个标签一个时间序列的方式组成有序对输入到RNN中,通过训练得到最终的分类模型.在Haxby数据集上的实验结果表明,使用RNN提取fMRI数据时序特征可有效提升模型分类准确率,并且加入休息态无标注数据后,模型分类性能得到了进一步提升. 展开更多
关键词 fMRI数据分类 卷积神经网络 循环神经网络 无标签数据
基于深度图像的人体行为识别综述 预览
13
作者 孙彬 孔德慧 +1 位作者 张雯晖 贾文浩 《北京工业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期1353-1368,共16页
深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为... 深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为识别的研究现状.首先,对近年来提出的基于深度图像的人体行为识别的各种方法进行整理、分类;然后,对多个常用的人体行为公开数据库进行介绍,并在3个数据库上对不同方法的识别率进行对比分析;最后,阐述了人体行为识别技术未来可能的发展趋势. 展开更多
关键词 人体行为识别 特征提取 深度图像 人体关节点 机器学习
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基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法 被引量:1
14
作者 吴红岩 冀俊忠 《山东大学学报:工学版》 北大核心 2018年第1期21-30,共10页
揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction netw ork,PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flow er pol... 揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction netw ork,PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flow er pollination algorithm,FPA)的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(FPA for functional module detection in PPIN,FPA-FM D)。采用随机游走的方式对种群中的每个花粉进行编码,并利用花授粉算法特有的自花授粉和异花授粉机制优化种群,其中自花授粉采用重组策略和取优策略,异花授粉采用基于Levy机制的变异策略和基于差异度的自适应变异策略,4种策略分别从不同角度推进了种群的进化。在3个公共数据集上的仿真试验表明:与其他6种经典算法相比,本研究提出的算法的整体性能优良而且在F度量和准确度两项综合指标上具有绝对优势。 展开更多
关键词 蛋白质相互作用网络 功能模块检测 花授粉算法 自花授粉 异花授粉
基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分 预览
15
作者 赵学武 冀俊忠 姚垚 《浙江大学学报:工学版》 CSCD 北大核心 2017年第12期2320-2331,共12页
为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够... 为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMRI数据上的实验结果表明,该方法不仅具有更强的全局搜索能力,还可以得到具有较高功能一致性与更强区域连续性的脑岛功能划分结构. 展开更多
关键词 脑岛功能划分 高斯混合模型(GMM) 免疫克隆选择(ICS)算法 动态邻域信息 混合变异策略
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基于字典原子与类标签关系的字典学习 预览
16
作者 赵璐 孙艳丰 尹宝才 《北京工业大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期873-882,共10页
在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法. 建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过... 在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法. 建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更新关系矩阵来构成字典自适应地确定原子与类标签的关系,提高字典的判别能力,为后续的分类识别提供必要的保证. 该方法既避免了共享字典判别能力差的问题,又避免了因单独训练字典而占用大量时间和内存的缺点. 在构建字典模型中,引用l21范数约束残差值来去除噪声,使之既能处理稀疏噪声,也能处理非稀疏噪声,提高了字典对噪声的鲁棒性. 大量的实验结果证明,该方法较其他的字典学习方法鲁棒性强、识别率高. 展开更多
关键词 人脸识别 稀疏表示 关系矩阵 字典学习
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基于文化算法的PPI网络功能模块检测方法 预览 被引量:1
17
作者 冀俊忠 高光轩 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-21,共9页
为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法.首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解.然后... 为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法.首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解.然后,利用文化算法的双层进化机制获得最优解,其中,上层机制用来模拟信念空间中群体经验的进化,下层机制用来刻画种群空间中个体的进化.最后,借助2个空间的相互作用和影响完成解的优化.在3个数据集上的实验结果表明:与其他算法相比,CA-FMD方法在多项评价指标上都具有明显的优势. 展开更多
关键词 蛋白质相互作用网络 功能模块检测 文化算法
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基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法 预览 被引量:4
18
作者 杜伟男 胡永利 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期43-48,共6页
为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保... 为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 超分辨率重建 二维可分离字典 残差字典
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基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法 预览 被引量:11
19
作者 张兆晨 冀俊忠 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2017年第6期549-558,共10页
功能性磁共振成像(fMRI)数据分类方法无法有效提取fMRI数据的局部特征,影响分类准确性.因此文中提出基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法.首先设计卷积神经网络结构,并根据卷积神经网络的卷积核尺寸构建受限玻尔兹曼机模型.然后... 功能性磁共振成像(fMRI)数据分类方法无法有效提取fMRI数据的局部特征,影响分类准确性.因此文中提出基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法.首先设计卷积神经网络结构,并根据卷积神经网络的卷积核尺寸构建受限玻尔兹曼机模型.然后使用/MRI数据感兴趣区域体素构造数据,对受限玻尔兹曼机进行预训练,并将训练得到的权重矩阵进行相对变换,用于初始化卷积神经网络的卷积核参数.最后训练初始化好的整个模型,得到最终的分类模型.在Haxby和LPD数据集上的实验表明,文中方法可以有效提升fMRI数据的分类准确率. 展开更多
关键词 功能性磁共振成像(fMRI)数据分类 卷积神经网络 受限玻尔兹曼机
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同主题词短文本分类算法中BTM的应用与改进 预览 被引量:4
20
作者 刘泽锦 王洁 《计算机系统应用》 2017年第11期213-219,共7页
为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进... 为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主题建模,将一段滑动窗口内的同主题词对作为特征扩充到原文本中,然后使用FBTM主题分布作为另一部分文本特征.对特征扩展后的Weibo语料库进行分类实验,结果显示该方法显著提高了分类性能. 展开更多
关键词 滑动窗口词对 快速双词主题模型(FBTM) 采样 特征扩展 短文本分类
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