基于智能算法的教育知识问答系统设计

随着人工智能的发展成熟,教育知识问答系统的实现成为相关专家共同研究的热门话题.此次研究设计了一种教育知识问答系统算法框架并提出基于BiLSTM+CNN-CRF算法的实体识别模型,通过CNN模块和BiLSTM模块完成局部特征和全局特征的拼接,最终经全连接层和CRF模块完成解码,通过最佳序列标注实现问答系统问句分析.设置超参数中学习率为0.01,dropout为0.1,迭代轮数为50,滤波器数量为6时,实体识别模型中的性能更佳.BiL-STM+CNN-CRF实体识别模型比LSTM-CRF和BiLSTM-CRF两种模型的F1值分别提升3.04％和0.62％,准确率分别提升0.77％和0.73％,召回率分别提升5.18％和0.62％.     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题, 提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法。应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别, 只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练。原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练, 将源域和目标域的分布差异和网络的损失函数作为优化目标, 反复迭代得到最终模型。在实际采集的通信辐射源数据集上的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法

研究一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法,通过对老人的坐起、卧起、走路、上下楼梯五个动作识别,验证该识别方法的有效性.将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位,采用坐标变换的方法,将采集到的相关部位四元数信息转化到腰部坐标系下,并组建标准矩阵,提取标准矩阵的均值、方差等特征值,通过基于阈值的两层识别算法快速判断动作类型,并采用支持向量机融合多种特征值作对比实验.实验表明,使用融合后的特征,平均识别率提高了18.4％.本研究完成了老人日常生活中五个动作的识别.     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

基于小波分析的神经网络识别毒剂的研究

为快速、准确地识别毒剂,在分析神经网络识别毒剂基本方法的基础上,建立了带有偏差单元的递归神经网络识别毒剂模型,包括神经网络识别毒剂的学习算法和基于小波分析的毒剂特征提取. 通过剖析神经网络识别毒剂模型,设计了神经网络识别毒剂的软件,实现了神经网络对毒剂的识别. 用沙林模拟数据进行了测试和分析,结果表明,利用与化学传感器相联结的神经网络识别毒剂,是实现毒剂识别自动化、智能化的一种有效方法.     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

基于LBP特征和稀疏表示的新生儿疼痛表情识别

面部表情被认为是新生儿疼痛评估的可靠指标。文中提出一种基于加权局部二元模式(LBP)特征描述符和稀疏表示分类器的新生儿疼痛表情识别方法。首先,经归一化后的面部图像采用一个特征向量来描述,这个特征向量是通过串接组合所有局部图像块的LBP特征图的加权直方图所得到的直方图序列。然后,采用主成分分析(PCA)方法对训练样本及测试样本图像的特征向量进行降维。最后,采用基于稀疏表示的分类器将测试样本图像的表情分为4类:平静、哭、轻度疼痛、剧烈疼痛。文中研究目的是通过利用基于计算机的图像分析技术来辅助临床医生评估新生儿疼痛。在新生儿面部图像数据库上进行的实验结果表明了该算法的有效性,表情分类的平均识别率高达84.50%。     

桑属植物导管形态特征及其分类学意义

借助光学显微镜系统观察了桑属(Morus.)8个品种,2年生枝木质部离析材料,研究发现导管分子类型、大小和穿孔板等基本特征,这些特征在桑属种间存在广泛差异,具有重要的分类学意义。依据导管、穿孔板类型的特征,可以将桑属植物分为二类:长穗桑、白桑、广东桑、华桑组成较原始类,山桑、蒙桑、鸡桑、川桑组成较进化类。从导管分子的显微特征推测:桑属植物演化水平由低到高依次为:长穗桑、白桑→广东桑、华桑→山桑→蒙桑、鸡桑、川桑。