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1.
基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件随机场(convolutional neural network-conditional random field,CNN-CRF)的实体识别算法框架。为得到高质量的词向量,将标注实体加入词典进行分词,并将已标注和未标注文本作为语料,用word2vec工具对已分词文本进行无监督学习;为避免扩张卷积层数增加导致过拟合,采用迭代扩张卷积处理输入向量,并使用dropout随机丢弃一些连接;运用条件随机场对网络的分类结果进行修正。把该方法在中文电子病历上进行对比试验,从病历中提取出身体部位,疾病,症状,检查及治疗5类实体。实验结果表明,该方法能有效地辨别病历中的实体,其识别的准确率、召回率和f1值分别为90.01%,90.62%,90.31%,准确率和速率比传统方法都有一定提高。 相似文献
2.
环网柜内的熔断器因长时间工作在大电流环境下,其散热能力对于维持自身正常工作性能至关重要。实际运行经验表明,环网柜内熔断器垂直和水平布置时其故障率存在差异。为此研究了在自然对流条件下,环网柜内熔断器垂直和水平布置时的散热过程及差异。首先基于多物理场耦合软件COMSOL,建立了自然对流条件下的环网柜内熔断器流场和温度场直接耦合的三维仿真模型,对两种布置方式下熔断器的流场和温度场进行了仿真计算;并利用温度分布试验平台测量熔断器关键部位的温度,与仿真结果进行对比与验证。研究结果表明,在正常工作电流下,熔断器垂直布置时最高和最低温度较水平布置分别高13.38%和13.30%;垂直布置熔断器的温度分布呈明显的两端不对称性;水平布置熔断器的温度分布呈两端对称性。研究结果能够为熔断器热故障分析及环网柜熔断器的优化布置提供一定参考。 相似文献
3.
C语言程序设计作为高等院校理工科的一门必修课程,其理论性和实践性较强,受到较高的重视.在该文中,首先分析非计算机专业C语言的传统教学,存在着课堂教学没有把握C语言本身的特点、没有充分调动学生学习的主动性、实践教学环节重视不够、考核单一等问题.针对这些问题,提出相应的教改方案,即采用网络资源平台结合上机实验课程的一种驱动式教学模式.最后根据实际的教学实践,从期末考试及格率、上机操作技能等5个方面对该教学方式进行比较和探讨. 相似文献
4.
2014年11月,中国政府通过《中美气候变化联合声明》首次正式提出于2030年左右实现二氧化碳排放峰值.该研究从中国2015-2050年经济、产业、人口等发展指标假定出发,预测出相应时期的能源服务需求量,并考虑已有能源政策目标的硬性约束,采用能源系统优化模型作为工具,对2015-2050年能源消费总量和结构进行了测算,提出了能源活动二氧化碳排放于2030年达到峰值的能源消费方案.并以方案分析为基础,从税制改革、促进天然气发展、推广公私合作伙伴关系(PPP)吸引民间资本等角度,提出促进我国能源活动碳排放2030年达峰的政策建议. 相似文献
5.
可视化是研究复杂网络的重要方法,目前2D平面可视化研究十分成熟,而3D可视化研究相对较少.为解决目前3D可视化布局结果不能真实展示复杂网络结构特征的问题,提出了一种两级力导引3D可视化算法.该算法基于复杂网络的特征分析,通过对网络聚类得到多个子网络及建立抽象网络,然后分两步依次对抽象网络和子网络进行力导引布局,从而得到最终布局.真实数据的实验分析表明,该算法的可视化布局结果能够真实展示复杂网络结构特征,同时具有较低的时间复杂度和较好美观度、清晰度. 相似文献
6.
针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命. 相似文献
7.
8.
受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%. 相似文献
9.
距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性. 相似文献
10.
为了研究空中交通管理领域中的语音增强问题,并且节约存储资源,提出了一个新的语音增强方法.在基于全卷积神经网络(FCN)的基础上加入了跳跃连接(Skip Connection),并引入次要特征来进行联合学习.具体而言,使用语音的对数功率谱(LPS)作为网络的主要训练特征,引入对数梅尔倒谱系数(L-MFCC)作为网络的次要训练特征,来联合优化网络参数.实验证明,相较于单个LPS特征输入的架构,结合LPS和L-MFCC的多特征网络架构具有更好的语音增强性能表现,且作为次要特征的L-MFCC还可以用作其它用途.实验还证明,跳跃连接的加入可以很好的提高FCN的网络性能,且相较于基线的深度神经网络(DNN)模型,新的网络结构在相同参数数量的情况下,要具有更好的性能. 相似文献