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融合液态神经网络与多层级图卷积的关系抽取方法
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作者 李子亮 李兴春 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期69-75,共7页
针对自然语言处理中关系抽取任务在建模长距离依赖与复杂语义理解方面的不足,提出了一种融合液态神经网络与多层级图卷积网络的关系抽取模型BLGAM。该模型首先利用BERT对输入句子进行上下文语义编码,获得初始文本表示;随后通过基于闭式... 针对自然语言处理中关系抽取任务在建模长距离依赖与复杂语义理解方面的不足,提出了一种融合液态神经网络与多层级图卷积网络的关系抽取模型BLGAM。该模型首先利用BERT对输入句子进行上下文语义编码,获得初始文本表示;随后通过基于闭式连续时间解的液态神经网络捕捉动态时序特征,建模长距离依赖信息;同时结合依存句法和实体结构构建多层级图卷积网络,提取局部与全局结构化语义特征;最后采用注意力门控机制对时序特征与结构特征进行加权融合,并通过多层感知机提升实体对关系识别的准确性与鲁棒性。在NYT和WebNLG两个公开数据集上的实验结果表明,该模型的F 1值分别达到92.6%和92.1%,均优于现有主流基线,验证了液态神经网络在长距离依赖建模与动态信息捕捉方面的显著优势,以及多层级图卷积网络在挖掘实体间隐含结构联系上的补充作用。该方法为复杂语义场景下的关系抽取提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 关系抽取 液态神经网络 图卷积网络 预训练模型 注意力门控 多层感知机
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基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别
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作者 温乃宁 范爽爽 史晓楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2683-2689,共7页
针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平... 针对煤矿事故领域中长文本、长实体和复杂实体难以准确识别的问题,提出一种基于长文本和特征增强的煤矿事故实体识别模型。该模型嵌入层在ALBERT的基础上引入了全局注意力掩码,用来调节滑窗注意力和全局注意力之间的分配,从而更好的平衡全局和局部信息;编码层引入门控线性单元和BiLSTM增强模型的特征表示能力;解码层使用CRF来获得最佳标记序列。实验结果表明,该模型较基准模型的F1值提升了1.9%,在煤矿事故实体识别中具有优越的性能。 展开更多
关键词 命名实体识别 煤矿事故 预训练语言模型 门控线性单元 注意力机制 长文本 特征增强
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多工况条件下跨座式单轨列车齿轮箱故障振动信号趋势预测方法
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作者 赵玲 巫刚 +2 位作者 吴杭俊 张娜 谭晋 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第11期198-208,共11页
针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑... 针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑制低频干扰,通过双向结构提取非线性耦合谐波特征,并借助自适应学习机制增强对不同运行工况的适应性;通过将Informer编码器中的多头注意力机制与空洞因果卷积结合扩大模型感受野,有效捕获时间序列的长期依赖特征,实现齿轮箱振动信号趋势预测。通过实验台采集的跨座式单轨列车齿轮箱故障数据集对模型进行了验证,在不同预测步长下,所提模型的平均绝对误差R_(MAE)、均方误差R_(MSE)以及均方根误差R_(RMSE)分别为0.2648、0.1160和0.3391,均低于自相关Transformer模型(Autoformer)、Informer和分解线性模型(Dlinear);在正常工况、装配误差、内圈故障及疲劳磨损这4种工况条件下的预测精度稳定,绝对误差在0.21~0.35范围内。研究结果表明,所提模型在长短时间序列下的趋势预测精度均高于其他对比模型,多工况条件下的实验结果验证了所提模型的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 单轨列车 趋势预测 双向门控循环单元 时序信息预测模型 空洞因果卷积
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结合关键词与门控机制的预训练摘要模型
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作者 任淑霞 赵宗现 +1 位作者 张靖 饶冬章 《计算机与数字工程》 2025年第5期1349-1355,共7页
模型的编码器输出中包含冗余信息,导致生成内容存在语义不相关和偏离主旨等问题,提出了一个结合关键词信息和门控单元的预训练文本摘要模型BGUK(BERT with Gated Unit and Keywords)。首先,该模型使用BERT对源文本进行编码,并引入了门... 模型的编码器输出中包含冗余信息,导致生成内容存在语义不相关和偏离主旨等问题,提出了一个结合关键词信息和门控单元的预训练文本摘要模型BGUK(BERT with Gated Unit and Keywords)。首先,该模型使用BERT对源文本进行编码,并引入了门控单元进行语义提取和冗余信息的过滤。其次,将主题关键词信息合并到模型中解决生成摘要偏离主旨的问题。最后,加入覆盖率机制来减少生成摘要时出现的重复。实验结果表明BGUK生成了更符合主题的高质量的摘要,同时ROUGE得分也超过了基线模型。 展开更多
关键词 生成式摘要 主题关键词 门控单元 覆盖率机制 预训练模型
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融合事件类型的中文事件抽取方法 被引量:1
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作者 王瑾睿 李劼 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期214-220,共7页
事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采... 事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采用序列标注BIO完成抽取任务,但此类方法容易存在标签歧义问题。因此又有学者提出在事件文本特征中融入特征知识以避免歧义,可现有的融合方法忽略了事件抽取各个子任务间的依赖关系。为解决以上问题,针对事件抽取任务采用联合学习的算法框架,通过门融合机制将事件类型信息作为新知识融入事件的文本表示中,再进行事件触发词抽取与事件论元抽取。实验结果证明该算法模型在论元抽取任务上较之基线方法表现更优异。 展开更多
关键词 文本事件抽取 预训练语言模型 门融合
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基于RoBERTa-BGRU-CRF和对抗训练的金融命名实体识别
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作者 董旭鑫 祝锡永 《计算机与数字工程》 2025年第5期1363-1368,1404,共7页
深度学习技术虽已广泛运用在金融命名实体识别中,但在现有的金融命名实体识别研究中,模型的训练仍然缺乏足够的数据支持。并且金融文本内容冗余,专业名词较多,难以有效识别出实体。针对上述问题,构建了金融命名实体识别数据集Ann-Finan... 深度学习技术虽已广泛运用在金融命名实体识别中,但在现有的金融命名实体识别研究中,模型的训练仍然缺乏足够的数据支持。并且金融文本内容冗余,专业名词较多,难以有效识别出实体。针对上述问题,构建了金融命名实体识别数据集Ann-Finance,并提出一种基于RoBERTa-BGRU-CRF和对抗训练模型(AT-RoBERTa-BGRU-CRF)来提取实体。首先通过RoBERTa预训练模型得到词嵌入向量;然后通过对抗训练生成对抗样本;接着将词向量和扰动样本输入到双向门控循环单元网络,获得上下文的深层语义信息;最后通过条件随机场得到全局最优序列,输出结果。实验结果表明,在构建的数据集Ann-Finance上模型的F1值达到67.92%;而在Resume数据集和Weibo数据集上,模型在实验中的F1值也达到95.54%和71.72%,证明了该命名实体识别模型的有效性。 展开更多
关键词 金融命名实体识别 RoBERTa 对抗训练 门控循环单元网络 条件随机场
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基于观察者模式的实时系统验证方法 被引量:2
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作者 赵鹤 洪玫 +1 位作者 杨秋辉 高婉玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期156-162,174,共8页
复杂实时系统的验证问题一直备受关注。验证过程中,验证特性可以用时序逻辑来描述,但时序逻辑对于非专业人员而言较为复杂,难度较大。观察者模式是一个额外的子系统,可以将复杂的验证特性转换为简单的可达性问题,同时也可以避免使用复... 复杂实时系统的验证问题一直备受关注。验证过程中,验证特性可以用时序逻辑来描述,但时序逻辑对于非专业人员而言较为复杂,难度较大。观察者模式是一个额外的子系统,可以将复杂的验证特性转换为简单的可达性问题,同时也可以避免使用复杂的验证算法。将Etienne和Nouha Abid等人提出的抽象的观察者模式应用到实时系统实例——Train-Gate系统中,采用UPPAAL工具对Train-Gate系统中的某些场景建立观察者模型,并采用对比实验将验证结果与无观察者模式状态下的验证结果进行对比。对比结果表明,使用观察者模式和验证特性都可以得到正确的验证结果,但观察者更节省时间,对于非专业人员而言更简单且更容易接受。因此,使用观察者模式对如TrainGate的实时系统进行验证是可行的。 展开更多
关键词 观察者模式 实时系统 UPPAAL train-gate 模型检测
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一种基于注意力机制的BERT-CNN-GRU检测方法 被引量:3
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作者 郑雅洲 刘万平 黄东 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期258-268,共11页
针对现有检测方法对短域名检测性能普遍较差的问题,提出一种BERT-CNN-GRU结合注意力机制的检测方法。通过BERT提取域名的有效特征和字符间组成逻辑,根据并行的融合简化注意力的卷积神经网络(CNN)和基于多头注意力机制的门控循环单元(GRU... 针对现有检测方法对短域名检测性能普遍较差的问题,提出一种BERT-CNN-GRU结合注意力机制的检测方法。通过BERT提取域名的有效特征和字符间组成逻辑,根据并行的融合简化注意力的卷积神经网络(CNN)和基于多头注意力机制的门控循环单元(GRU)提取域名深度特征。CNN使用n-gram排布的方式提取不同层次的域名信息,并采用批标准化(BN)对卷积结果进行优化。GRU能够更好地获取前后域名的组成差异,多头注意力机制在捕获域名内部的组成关系方面表现出色。将并行检测网络输出的结果进行拼接,最大限度地发挥两种网络的优势,并采用局部损失函数聚焦域名分类问题,提高分类性能。实验结果表明,该方法在二分类上达到了最优效果,在短域名多分类数据集上15分类的加权F1值达到了86.21%,比BiLSTM-Seq-Attention模型提高了0.88百分点,在UMUDGA数据集上50分类的加权F1值达到了85.51%,比BiLSTM-Seq-Attention模型提高了0.45百分点。此外,该模型对变体域名和单词域名生成算法(DGA)检测性能较好,具有处理域名数据分布不平衡的能力和更广泛的检测能力。 展开更多
关键词 恶意短域名 BERT预训练 批标准化 注意力机制 门控循环单元 并行卷积神经网络
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基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测 被引量:1
9
作者 陈要伟 娄颜超 《信息安全研究》 北大核心 2025年第1期50-56,共7页
快速定位并准确检测出域名系统中的恶意访问请求,对保障网络信息安全与经济安全具有重要的研究价值,提出一种基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测方法.首先,利用元学习训练策略建立支持分支和查询分支的双分支网络,并在支... 快速定位并准确检测出域名系统中的恶意访问请求,对保障网络信息安全与经济安全具有重要的研究价值,提出一种基于层间交互感知注意力网络的小样本恶意域名检测方法.首先,利用元学习训练策略建立支持分支和查询分支的双分支网络,并在支持分支中利用卷积神经网络Vgg-16和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分别提取域名字符串在时序维度和空间维度上的编码特征.然后,为了促进不同维度间特征的信息交互,在空间维度的每一层上建立时序特征的交叉注意力.最后,通过计算查询编码特征和交互特征之间的相似性度量,快速给出待测域名合法性的判定.通过在开源恶意域名数据集和小样本家族恶意域名数据集上进行测试,结果显示所提出方法在合法域名与恶意域名二分类任务上可以实现0.9895的检测精准率,在20个小样本家族恶意域名数据集上可以实现0.9682的平均检测精准率,优于当前经典的恶意域名检测方法. 展开更多
关键词 恶意域名检测 交互感知网络 卷积神经网络 门控循环神经网络 元学习训练策略
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高阶图神经联合训练的装备剩余寿命预测
10
作者 陈凯诺 张福光 +2 位作者 张涵 尹延涛 杜光传 《现代防御技术》 北大核心 2025年第4期148-159,共12页
针对现有小子样高可靠性装备剩余寿命预测方法精度较低、预测泛化性较差等不足,提出了一种基于高阶邻域聚合图卷积神经网络和双向门控单元联合训练的装备剩余寿命评估方法。该方法将公开的大样本数据集和装备关键部件测试数据等小子样... 针对现有小子样高可靠性装备剩余寿命预测方法精度较低、预测泛化性较差等不足,提出了一种基于高阶邻域聚合图卷积神经网络和双向门控单元联合训练的装备剩余寿命评估方法。该方法将公开的大样本数据集和装备关键部件测试数据等小子样本信息构建为属性图,整合不同阶邻居信息,捕获装备采样信息间的高阶关联特征,再使用双向门控单元进行寿命预测,并通过预训练-微调的联合训练策略提升模型泛化能力。提升了装备剩余寿命预测的精度,提升了不同场景下的寿命预测的泛化性,并通过仿真实验和消融实验证明了方法各个模块的必要性。与其他经典方法相比,该方法预测的准确性和稳健性均有显著提升。有效利用了公开数据集和装备小子样数据之间的关联信息,为复杂装备系统的剩余寿命预测评估提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 剩余寿命预测评估 图卷积神经网络 高阶邻域聚合 双向门控循环单元 联合训练
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基于关系感知图神经网络的Text-to-SQL方法
11
作者 曹渝昆 王天浩 +3 位作者 李云峰 陈明 李晶晶 刘元旻 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期129-138,共10页
Text-to-SQL语义解析任务旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL语句。近年来,许多研究将预训练模型等方法应用到该任务中,并取得了一定的进展。然而,现有的预训练模型没有针对Text-to-SQL任务进行重新训练,不能很好地适应任务的场景语... Text-to-SQL语义解析任务旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL语句。近年来,许多研究将预训练模型等方法应用到该任务中,并取得了一定的进展。然而,现有的预训练模型没有针对Text-to-SQL任务进行重新训练,不能很好地适应任务的场景语义特征信息,从而影响模型的解析性能。同时,许多方法还容易忽略自然语言问题与数据库模式间的关系,造成解析过程中语义模糊的问题。为解决这些问题,提出一种新的RGA-T5模型来完成Text-to-SQL语义解析任务。该模型在预训练模型T5中引入了关系感知异构图神经网络(HGNN),将输入的实体与关系构建为异构图上的节点,并通过应用图神经网络(GNN)实现模型对输入序列的语义关系感知。同时,还提出空间门控适配器,对其参数进行训练实现对预训练模型的微调,使模型能够针对该任务适应不同场景下的语义特征信息,减少无关信息的引入。实验结果表明,该模型在Spider数据集上相较于其他先进的Text-to-SQL解析方法取得了一定程度的性能提升,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 语义解析 预训练模型 异构图神经网络 空间门控单元 适配器
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融合外部知识增强多模态命名实体识别
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作者 马裕鹏 张明 +1 位作者 李志强 高梓灵 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第23期195-204,共10页
多模态命名实体识别(multi-modal named entity recognition,MNER)旨在利用文本和图像等多种模态信息识别文本中预定义类型的实体。尽管现有方法取得了一定的进展,但仍然面临一些挑战:(1)难以建立统一的表示来弥合不同模态之间的鸿沟。... 多模态命名实体识别(multi-modal named entity recognition,MNER)旨在利用文本和图像等多种模态信息识别文本中预定义类型的实体。尽管现有方法取得了一定的进展,但仍然面临一些挑战:(1)难以建立统一的表示来弥合不同模态之间的鸿沟。(2)难以实现不同模态之间的高效语义交互。因此,提出了一种融合外部知识增强多模态命名实体识别模型。在模态表示阶段,该模型引入CLIP(contrastive language-image pre-training)模型,利用模型中蕴含的文本和图像先验跨模态知识信息,增强文本和图像的语义表示,弥补模态鸿沟。在模态融合阶段,设计了跨模态交叉注意力机制和跨模态门控机制实现模态信息融合,有效排除图像中的噪声信息,进一步增强语义交互;采用条件随机场(CRF)实现命名实体的识别。所提出的方法在公开数据集Twitter2015和Twitter2017上的F1值分别达到了75.35%和86.18%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多模态命名实体识别(MNER) CLIP模型 跨模态交叉注意力机制 跨模态门控机制 条件随机场(CRF)
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结合多面图像特征提取和门控融合机制的多模态方面级情感分析
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作者 赵雪峰 狄恒西 +2 位作者 柏长泽 仲兆满 仲晓敏 《智能系统学报》 北大核心 2025年第6期1461-1473,共13页
针对现阶段多模态方面级情感分析(multimodal aspect-based sentiment analysis,MABSA)模型仅提取单一图像全局特征、忽略关键细节信息的问题,提出一种结合多面图像特征提取和门控融合机制的网络模型。该模型通过构建多面图像特征提取模... 针对现阶段多模态方面级情感分析(multimodal aspect-based sentiment analysis,MABSA)模型仅提取单一图像全局特征、忽略关键细节信息的问题,提出一种结合多面图像特征提取和门控融合机制的网络模型。该模型通过构建多面图像特征提取模块,采用跨模态翻译技术,从图像中与情感相关的多个维度生成场景、人脸、物体和颜色文本描述,实现细节信息提取与跨模态信息对齐;设计门控融合交互模块,引入门控机制与交互注意力实现特征间的高效融合交互;为了弥补不同模态间的表示差距,构建融合图片提示的序列信息,将图像特征转换到预训练语言模型(pre-trained language model,PLM)的输入空间中,实现更准确的情感分类。在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上的实验表明,该模型较现有模型在准确率和F1上平均提高0.93%和0.52%,能有效改善情感分类效果。 展开更多
关键词 全局特征 多模态 方面级情感分析 文本描述 门控机制 交互注意力 图片提示 预训练语言模型
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融合BERT和卷积门控的生成式文本摘要方法 被引量:7
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作者 邓维斌 李云波 +2 位作者 张一明 王国胤 朱坤 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期152-160,共9页
结合注意力机制的循环神经网络(RNN)模型是目前主流的生成式文本摘要方法,采用基于深度学习的序列到序列框架,但存在并行能力不足或效率低的缺陷,并且在生成摘要的过程中存在准确率低和重复率高的问题.为解决上述问题,提出一种融合BERT... 结合注意力机制的循环神经网络(RNN)模型是目前主流的生成式文本摘要方法,采用基于深度学习的序列到序列框架,但存在并行能力不足或效率低的缺陷,并且在生成摘要的过程中存在准确率低和重复率高的问题.为解决上述问题,提出一种融合BERT预训练模型和卷积门控单元的生成式摘要方法.该方法基于改进Transformer模型,在编码器阶段充分利用BERT预先训练的大规模语料,代替RNN提取文本的上下文表征,结合卷积门控单元对编码器输出进行信息筛选,筛选出源文本的关键内容;在解码器阶段,设计3种不同的Transformer,旨在探讨BERT预训练模型和卷积门控单元更为有效的融合方式,以此提升文本摘要生成性能.实验采用ROUGE值作为评价指标,在LCSTS中文数据集和CNN/Daily Mail英文数据集上与目前主流的生成式摘要方法进行对比的实验,结果表明所提出方法能够提高摘要的准确性和可读性. 展开更多
关键词 生成式文本摘要 序列到序列 预训练模型 卷积门控单元 信息筛选 Transformer模型
原文传递
首发精神分裂症的P50感觉门控与临床症状的关系 被引量:9
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作者 王俊清 叶兰仙 许崇涛 《中国神经精神疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期607-611,共5页
目的探讨精神分裂症患者P50感觉门控与临床症状的关系。方法运用条件-测试刺激模式和刺激序列模式检测72例首发精神分裂症患者抗精神病药物治疗6周前后的P50听觉诱发电位,并以36名正常人为对照组。采用阳性和阴性症状量表(positive and ... 目的探讨精神分裂症患者P50感觉门控与临床症状的关系。方法运用条件-测试刺激模式和刺激序列模式检测72例首发精神分裂症患者抗精神病药物治疗6周前后的P50听觉诱发电位,并以36名正常人为对照组。采用阳性和阴性症状量表(positive and negative syndrome scale,PANSS)评定治疗前后的临床症状,比较阳性症状为主组(阳性组)与阴性症状为主组(阴性组)患者的P50;采用多元回归分析P50抑制及其治疗前后变化与PANSS评分的关系。结果治疗前,条件-测试刺激模式下阳性组与阴性组患者均较对照组的T-P50波幅升高而P50抑制降低(P<0.05),而刺激序列模式下有较高的高频刺激P50波幅和较低的P50抑制(P<0.05)。但无论是治疗前还是治疗后,两个患者亚组之间两种模式P50诱发电位各成分、P50抑制的差异均无统计学意义(P>0.05),而多元回归分析显示,总的患者组中治疗前两种模式P50抑制与PANSS总分及各因子分均无明显相关(P>0.05),但条件-测试刺激模式P50抑制的变化率与PANSS的激活性因子分变化率相关(b=0.39,P<0.05),刺激序列模式P50抑制变化率分别与激活性因子分和抑郁因子分的变化率相关(b=0.44,P<0.05;b=0.49,P<0.05)。结论本研究未发现精神分裂症患者的P50感觉门控异常与其主要临床症状群相关,但P50抑制的变化可能是反映患者的激越或抑郁情绪变化有关的电生理标记。 展开更多
关键词 首发精神分裂症 条件-测试刺激模式 刺激序列模式 P50感觉门控
暂未订购
基于PC/104的WTB适配器的研究与实现 被引量:3
16
作者 计辉 冯萍 +1 位作者 张志芬 吴延昌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第3期16-18,共3页
介绍基于PC/104系统的列车通信总线(WTB)网络适配器的研制。采用VHDL语言实现的FPGA设计;软件采用简洁方便的C语言实现多种工作方式下数据的收发功能。试验结果表明:适配器满足WTB规范要求,可用于列车通信网络。
关键词 列车总线 PC/104 FPGA 适配器 列车通信网络
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基于功能相关门故障树的磁悬浮列车电源系统可靠性分析 被引量:4
17
作者 浣上 龙志强 《机车电传动》 2005年第1期24-26,共3页
在深入了解CMS-3型磁悬浮列车电源系统结构的基础上,建立了列车电源系统失效的故障树,引入功能相关门,表述该树中的特殊逻辑关系。提出划分动态子树,并转化为马尔可夫模型的可靠性分析法,对比分析了电源系统改进前后的可靠性。通过计算... 在深入了解CMS-3型磁悬浮列车电源系统结构的基础上,建立了列车电源系统失效的故障树,引入功能相关门,表述该树中的特殊逻辑关系。提出划分动态子树,并转化为马尔可夫模型的可靠性分析法,对比分析了电源系统改进前后的可靠性。通过计算证明该电源系统设计符合磁悬浮列车在安全性和可靠性方面的要求。 展开更多
关键词 磁悬浮列车 电源系统 可靠性分析 故障树 CMS 安全性 基础 马尔可夫模型 失效 划分
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基于ALBERT-BGRU-CRF的中文命名实体识别方法 被引量:20
18
作者 李军怀 陈苗苗 +2 位作者 王怀军 崔颖安 张爱华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期89-94,106,共7页
命名实体识别是知识图谱构建、搜索引擎、推荐系统等上层自然语言处理任务的重要基础,中文命名实体识别是对一段文本序列中的专有名词或特定命名实体进行标注分类。针对现有中文命名实体识别方法无法有效提取长距离语义信息及解决一词... 命名实体识别是知识图谱构建、搜索引擎、推荐系统等上层自然语言处理任务的重要基础,中文命名实体识别是对一段文本序列中的专有名词或特定命名实体进行标注分类。针对现有中文命名实体识别方法无法有效提取长距离语义信息及解决一词多义的问题,提出一种基于ALBERT-双向门控循环单元(BGRU)-条件随机场(CRF)模型的中文命名实体识别方法。使用ALBERT预训练语言模型对输入文本进行词嵌入获取动态词向量,有效解决了一词多义的问题。采用BGRU提取上下文语义特征进一步理解语义,获取长距离词之间的语义特征。将拼接后的向量输入至CRF层并利用维特比算法解码,降低错误标签输出概率。最终得到实体标注信息,实现中文命名实体识别。实验结果表明,ALBERT-BGRU-CRF模型在MSRA语料库上的中文命名实体识别准确率和召回率分别达到95.16%和94.58%,同时相比于片段神经网络模型和CNN-BiLSTM-CRF模型的F1值提升了4.43和3.78个百分点。 展开更多
关键词 命名实体识别 预训练语言模型 双向门控循环单元 条件随机场 词向量 深度学习
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高速列车车下设备舱远程监测系统开发技术研究 被引量:1
19
作者 马思群 霍洪升 +2 位作者 周韶泽 李吉 金辉 《铁路计算机应用》 2017年第1期1-5,共5页
文章以LabVIEW软件作为研究平台,完成了高速列车车下设备舱远程监测系统的研究和设计。系统数据采集使用Lab VIEW FPGA数据采集模块,应力采集采用流程化配置,数据传输采用DMA FIFO方法,使得系统实现了车下设备舱关键受力部位数据的实时... 文章以LabVIEW软件作为研究平台,完成了高速列车车下设备舱远程监测系统的研究和设计。系统数据采集使用Lab VIEW FPGA数据采集模块,应力采集采用流程化配置,数据传输采用DMA FIFO方法,使得系统实现了车下设备舱关键受力部位数据的实时采集、实时显示、快速储存和离线回放等功能。 展开更多
关键词 高速列车 远程监测 FPGA LABVIEW 数据采集
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融合BERT-BiGRU和多尺度CNN的中文微博情感分析 被引量:7
20
作者 林伟 陈雁 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第10期939-945,共7页
随着社交媒体的快速发展,人们在微博等平台上表达情感的方式也得到了极大的丰富和多样。因此,针对中文微博情感分析的研究变得尤为重要。为提高中文微博情感分析的效果,设计了一种基于BERT-BiGRU和多尺度卷积神经网络(Convolutional Neu... 随着社交媒体的快速发展,人们在微博等平台上表达情感的方式也得到了极大的丰富和多样。因此,针对中文微博情感分析的研究变得尤为重要。为提高中文微博情感分析的效果,设计了一种基于BERT-BiGRU和多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的中文微博情感分析模型。具体来说,首先,利用预训练的BERT模型对微博文本进行编码;然后,通过BiGRU捕捉上下文信息和语境特征,并利用多尺度CNN提取文本中重要的局部情绪特征;最后,使用全连接层进行情感分类。在SMP2020发布的公开微博数据集上进行比较实验,实验结果表明,提出的模型在中文微博情感分类任务上取得了较好的表现,具有更高的准确性和泛化能力。 展开更多
关键词 中文微博 情感分析 双向门控循环单元 预训练模型 卷积神经网络
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