分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 分析学生在教学评价系统中对于教师的评价数据有助于教师了解学生对授课教师的真实态度，总结教学经验，改进后续的教学方式，提高教学质量。但是进行教学评价时，学生中可能会出现随意评价或者恶意评价等问题，导致评价数据中包含大量噪声，造成反馈数据的不理想。因此，提出了一种离散泊松混合模型来对包含噪声的学生的评价数据进行建模，将混合模型中的每一个离散泊松分量对应一类具有相似评价模式的学生，借由离散泊松分布中的模型参数来表示对应评价模式中的评价分数。通过构建对数似然函数来衡量混合模型和评价数据的拟合程度，采用梯度下降的方法求解拟合程度最高的模型参数，找到学生对于教师的真实评价，保证教学评价系统中师生间的有效沟通。大量实验结果表明模型能够快速准确地从含有噪声的评价数据中识别出具有不同评价模式的学生，掌握学生对于教师的真实评价情况。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 解决碰撞问题、减少标签识别时间对RFID的应用具有重要意义。针对目前一些已有标签防碰撞算法大多应用于标签固定场景，而在标签移动场景下表现不佳的问题，提出了一种标签移动场景下（tag moving scene，TMS）的防碰撞算法。该算法首先对移入标签和驻留标签进行区分，然后对标签数量进行预估，最后基于标签预估值采用一种混合识别策略对标签进行识别。仿真实验结果显示，相较于其他算法，TMS算法在标签移动场景下可以有效降低标签识别时间，对RFID标签防碰撞算法的研究具有一定意义。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-07-09 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 中文分词是中文自然语言处理任务的关键技术之一。针对现有的基于深度学习的神经网络模型通常都是对单一的语料库进行训练学习，提出了一种大规模的多语料库联合学习的中文分词方法。语料库分别为简体中文数据集（PKU、MSRA、CTB6）和繁体中文数据集（CITYU、AS）。每一个数据集的输入语句的句首和句尾分别添加一对标志符。应用BLSTM（双向长短时记忆模型）和CRF（条件随机场模型）对数据集进行单独训练和多语料库共同训练的实验，结果表明大规模的多语料库共同学习训练能取得良好的分词效果。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了对中文微博进行有效的情感极性识别，基于表情符能改变或加强微博文本的情感极性这一认知事实，提出基于表情符注意力机制的微博情感分析神经网络模型。该模型在使用双向循环神经网络模型（Bi-LSTM）学习文本的特征表示时，利用表情符注意力机制，得到文本结合表情符后新的特征表示，从而实现微博情感识别。实验结果显示，与输入纯文本和表情符的Bi-LSTM模型相比，基于表情符注意力机制的模型准确率提高了4.06%；与仅输入纯文本的Bi-LSTM模型相比，基于表情符注意力机制的模型准确率提高了6.35%。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对现有人脸识别方法对人脸角度、表情、姿态等因素较为敏感且准确率低的问题，提出了一种基于距离限定优化算法的人脸识别模型。该模型对人脸识别方法的改进有两点：a)利用LBP算子提取人脸图像纹理谱特征图，然后与原始人脸图像的R、G、B通道进行融合，将融合后的图像矩阵作为神经网络的输入，丰富了人脸的纹理特征；b)对误差函数进行改进，使用阈值和边界值约束特征向量的距离，对模型构建新的优化目标，使得相同对象的人脸图像在特征空间中具有较小的欧氏距离，不同对象的人脸图像在特征空间中具有较大的欧氏距离。通过在非限制场景下的LFW人脸库上进行实验，表明该模型准确率分别达到99.15%，能有效地提高人脸识别准确率，具有很好的鲁棒性。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对大地震历史数据缺乏导致的大地震预测准确率低问题，提出一种基于反向选择的地震预测方法。采用可变实值反向选择算法生成成熟检测器，用于预测地震是否发生。由于反向选择在训练过程中无须非我数据，可减小大地震数据缺乏对训练效果的影响。实验采用四川省历史地震数据，对一个月内是否发生5.0级及以上地震进行预测。与传统机器学习算法进行对比，结果表明反向选择算法具有更好的预测效果。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在缺乏足够先验知识下，自适应癫痫发作期识别异常困难。提出一种新的度量通道之间的同步特征计算方法（聚类划分互信息），以相关矩阵方式组织单窗口内全局同步特征模式，进而设计一种跨层全连接神经网络分类器，对非平稳同步特征模式实现自适应分类。实验表明该方法可获得[98.19% #1; 0.24%]精确度，[98.27% #1; 0.51%]敏感度和[98.11% #1; 0.36%]特异度，超过了大部分现有方法的分类性能。另外，所提出方法无须去噪和去伪迹等预处理过程；而且其仅需设置一个超参数（时间窗），避免了过多的潜在错误参数设置而导致的分类性能的降低。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对智能电网基于实时电价的计费过程中有大量实时用电数据需要交互和计算，且隐私数据保护不够完善的安全问题，提出了一种基于隐私保护的实时电价计费方案。利用加法同态加密、混合乘法同态加密等技术，保证了实时用电数据在通信、数据聚合、电费计算和账单验证过程中的安全。同时，通过聚合签名技术减少了数据认证过程中的开销。通过对所述方案进行安全性分析和性能分析，表明该方案具有很好的安全性且性能较高。
点击量
点击量
下载量
评论
