中国苦苣苔科植物中王文采旧分类系统与Weber新分类系统的名实更替

自从引入分子系统学的观点和技术手段以来,我国的苦苣苔科植物在属一级水平上的撤销、合并、转置、扩增等修订与再修订工作多次发生。众多物种的系统位置变迁、学名的更替变换对我国科研人员在国产苦苣苔科植物研究、成果发表方面造成了很大的混乱和困扰。为协助不同学科方向的学者更好地理解我国苦苣苔科植物系统修订与变更前后的过渡关系,同时解决苦苣苔科分类系统发生的变化导致出现的大量相关拉丁学名和中文名错用的现象,本文研究了自2011年中国苦苣苔科植物新系统构建以来,中文科技论文中中国苦苣苔科植物名称(包括学名和中文名,主要是学名)更替上出现的混淆问题,并据此展开分析。从学科和时间的角度看,2012—2017年,中文科技文献中修订前的属名仍然大量出现,以唇柱苣苔属为首,出现在园林植物学、植物生态学、植物生理学、植物化学、中药学等学科之中,但随着新分类系统逐渐被接受,旧学名出现的频度开始出现下降。进一步统一修订后的我国苦苣苔科植物学名和中文名,对于提高中文科技期刊的科学性具有重要的意义。     

基于集成卷积神经网络的脑电情感识别

采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。     

基于样本差异性的多标记特征选择算法

在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特征选择算法,并用4个指标对4个多标记数据集进行实验评价,对比一些当前流行的特征选择算法,验证了本文所提算法的有效性。     

基于胶囊神经网络的合成孔径雷达图像分类方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标分类,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量的数据样本进行训练,无法在小样本条件下进行,其应用受到限制。提出将胶囊神经网络(capsule network,Capsnet)算法用于SAR雷达图像的分类,针对小样本SAR数据集对Capsnet结构进行轻量化设计,并在MSTAR数据集上验证了该算法的有效性。结果表明,与CNN相比,基于Capsnet的SAR目标分类抗过拟合性强,泛化效果较好,具有更高的准确性,能够很好地实现SAR图像样本的分类。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

基于Sentinel-1A/B SAR数据的西北航道海冰分类研究

使用2015-11—2018-02冬季97景覆盖西北航道海域的Sentinel-1A/B HV极化数据,经过边界噪声移除、角度效应校正等步骤处理,通过灰度共生矩阵获得影像的纹理特征,利用LibSVM分类方法对一年冰(first-year ice,FYI)与多年冰(multi-year ice,MYI)的纹理特征进行训练并分类.利用加拿大冰服务中心(Canadian ice service,CIS)提供的海冰分类图进行精度评价,分类的总体精度为73.15%.     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.     

完全贝叶斯分类器在经济数据分类中的应用

针对贝叶斯分类器分类强关联属性导致分类准确率下降的问题,提一种完全贝叶斯分类器合理利用属性间的依赖关系优化贝叶斯分类器,对参数进行动态调整组合,同时合理剔除无关属性.采用国内外知名数据库提供的数据,通过与其他分类器的对比实验,证明了完全贝叶斯分类器在宏观与微观经济数据分类中都获得了较好的分类效果.     

结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.