融合微博热点分析和LSTM模型的网络舆情预测方法

当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.     

基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法

为了从脑核磁共振(MR)图像中分割出脑肿瘤区域,为疾病诊断和手术导航提供参考,该文在核方法框架下提出一种基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法。首先对脑肿瘤图像进行多尺度超像素分割,并构造基于超像素区域的空间特征,在多核框架中利用多核协同表示分类方法,将原始光谱信息与所提取的多尺度空间特征融合并应用于脑肿瘤图像的分类,最后结合临床特征实现了脑肿瘤区域的分割。在MICCAI BraTS 2012和2013数据集上的测试结果表明,与现有脑肿瘤分割算法相比,该文方法能够更好地提取脑肿瘤区域,并具有较好的分割精度。