最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

基于评分与文本融合的多注意力跨域推荐算法

为解决在目标领域推荐过程中用户与物品交互数据的稀疏性问题,提出一种新的跨域推荐模型。将辅助领域中的知识迁移到目标域中,基于前馈神经网络分别获得评分信息与评论文本信息的域独有特征;通过采用基于神经网络的特征提取器与基于向量嵌入的域鉴别器融合后的对抗模型,获得评分信息与评论文本信息的域共享特征;再基于多层注意力机制将域独有特征与域共享特征进行融合,从而获得用户对物品的兴趣度。研究结果表明：对于两种经典的推荐评价性能指标,所提出的模型在Amazon数据集上可以获得更好的推荐性能。     

基于民航团队旅客销售的预测方法分析

利用Matlab分别用后退的回归分析算法、BP神经网络算法、支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,为民航销售人员提供更加精准的预测信息,从而获得更高的航线收益.分析结果显示:后退的回归分析算法比常用的多元线性回归精准性提高,但是数据结果并不具有可靠性.神经网络算法、支持向量机算法和组合算法比常用的回归分析算法预测的精准度有了明显的提高.支持向量机算法预测精度相对神经网络算法稍低,但是却拥有更强的泛化能力.组合预测算法能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测

为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系,得出了半定量-定量化的单井产量设计模型,并且验证了模型的预测结果。结果显示:单井能力预测精度总体在80%以上,其中BP神经网络模型预测精度更高,吻合度更好,证明了利用多种地震属性联合预测单井产能是一种卓有成效的方法。     

基于SVM与RNN的文本情感关键句判定与抽取

文本的情感倾向在很大程度上依赖于其中情感倾向性较高的关键句,对这些情感关键句正确判定有利于提高整个篇章情感分类的效果。传统的基于规则的情感倾向性分析的优点是情感词表和规则表达准确,缺点是完备性差,而统计的方法则相反。结合使用支持向量机(support vector machine,SVM)与递归神经网络(recursive neural netw ork,RNN)分别构造分类器,然后对整个篇章和单个句子进行情感二元分类,将分类结果进行比较投票后判定出篇章中的情感关键句。句子级情感特征不仅包含情感词、否定词等传统的文法信息,同时加入深度学习领域中词向量的统计信息,而在篇章特征中也抽取出句型、位置等宏观信息。通过参与COAE 2014评测任务1的结果显示,该方法的微平均F1值达到0.388,在同类评测系统中处于最高水平。     

全变量系统和支持向量机结合的说话人确认

基于全变量因子分析和概率线性区分性分析的算法是目前与文本无关的说话人确认的主流算法。该文将全变量分析和支持向量机结合起来,把低维的全变量因子作为支持向量机的输入特征,并采用余弦核函数来增强低维特征的区分性,该系统取得了与当前主流算法相当的性能;进一步,将此系统得分和概率线性鉴别分析系统得分融合起来可以取得明显的性能提升。在NIST 2012说话人评测通用测试条件的女声部分,融合后的系统在情境一和三的检测代价函数相对最好的单系统分别下降了25.1%和25.2%。     

基于集成学习的微博用户转发行为预测

为了提高微博用户转发行为预测的精度,提出一种有效的基于集成学习的微博用户转发行为预测算法.首先,对影响用户转发的各种特征进行综合分析,提取出用户属性、社交关系、微博内容等影响用户转发行为的特征;然后,采用Logistic回归、支持向量机与BP(BackPropagation)神经网络等机器学习算法对用户转发行为进行预测;最后,利用"加权投票法"的集成学习方法对多个预测结果进行融合.实验结果表明,相对于BP神经网络算法,在综合评价性能的F1度量值上,集成学习算法有1.5%的性能提升.     

基于Kalman-BP协同融合模型的含沙量测量

针对黄河含沙量测量易受环境因素影响而导致测量结果不准确的问题,提出基于卡尔曼和BP神经网络(Kalman-BP)的协同融合模型,将含沙量、水温和流速等传感器输出值经过卡尔曼滤波器进行滤波处理;然后经BP神经网络模型对含沙量信息和环境量信息进行多传感器数据融合;最后建立了含沙量测量的反演模型.为了比较Kalman-BP神经网络的协同处理方法的融合效果,在相同环境下还进行了一元线性回归模型和多元线性回归模型的含沙量数据处理,并进行了误差分析比较.实验结果表明,Kalman-BP神经网络协同融合模型的测量误差较小,提高了含沙量测量系统的精度.     

基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测

国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98. 22%。     

基于LS-SVM的交通流组合预测模型

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施,而实时准确地交通流量预测则是实现智能交通系统和智能交通诱导控制的重要依据.针对城市交通"智能运输系统"和交通流的特性,在多元线性回归、支持向量机和改进的BP神经网络等三种预测模型的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机方法的交通流组合预测模型.实验预测结果表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为交通流量提供了一个更好的预测模型.     

馆员信息通晓培育及信息能力的拓展

本文通过对信息通晓的概念、内容及技能的阐释,阐述了馆员信息通晓培育与馆员信息能力拓展的内在关联及时代要求,对图书馆信息创新服务具有一定的实践指导意义。     

基于学习共同体的语块跨学科教学与口语产出流利度研究——体育类大学生个性化教育探索

个性化教育是当代国际教育思想改革的重要标志之一，基于学习共同体的语块跨学科教学模式能够培养体育类大学生流利的英语口语产出能力，丰富语块教学理论。     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

汉语语音听写机中语音识别模型的研究

语音听写机中语音、语言模型是两个非常重要的部分，而语音模型的好坏直接影响语言模型和听写机的性能。文中在一个大型数据库上对语音识别基元、语音模型、模型的输出观察向量的计分方法进行了大量的比较实验。实验表明，采取以音节为识别基元、基于中心距离正态分布的中心距离连续概率模型，和基于最近邻原则的输出观察向量计分方法即嵌入式多模板方案，可以取得很好的识别效果。     

大学生生物化学实验技能竞赛结果分析

为了解湖北省高校生物学实验教学状况,促进生物学实验教学改革深入发展,经湖北省教育厅批准,自2010年开始湖北省每两年举行一次生物学实验技能竞赛。生物化学作为基础学科,实验技能考核单独列为竞赛项目。第二届生物化学实验竞赛结果显示,学生在实验前期准备,常规仪器的使用及基本的实验过程的掌握等方面成绩较好,得分率在90%以上,而在实验结果的处理及分析环节相对较弱,得分率为77%。另外部分学生在一些实验的细节上失分较多。因此,在今后的生物化学实验教学中,在继续加强基本实验操作技能训练的同时,还要提高学生对实验结果进行分析及处理的能力,以及对实验中一些细节问题的关注和重视,以促进学生全面实验技能的提高。     

对中国成年英语学习者在口语中“他”的误用的研究(英文)

人类能够处理复杂的信息,把自己的意图,思想和感情转换成流利的语言。然而,即使是对说母语的人来说,可以语言流畅但都不能保证没有言语错误,更不用说第二语言学习者了。这篇文章论述了英语作为第二外语的中国成年学习者在自发的说话过程中经常出现的人称代词"he"的误用不仅是由语言转换引起的,而且还是说话者在言语过程中没有充分重视自我控制所致。希望对这一现象的研究能够给教育界一些启示。     

2004-2005赛季CBA总决赛江苏南钢队失利原因分析

通过对2004-2005赛季CBA总决赛江苏队和广东队5场比赛的队伍结构、技战术运用进行统计与分析.对双方得分能力、投篮次数、得分关系、主要得分形式、罚球命中率、篮板球、助攻和犯规等进行对比和分析,认为江苏队在总体得分能力、外线攻防能力、后场篮板球和助攻等方面和对手相比存在一定差距.     

对中外女排近年世界大赛各项技术指标的比较分析

通过对近年来中外女排在世界大赛中主要技术指标的数据统计，运用百分率对比分析法，指出中国女排同外国强队在技术上存在的差距，以及中国女排目前的技术状况。结果表明，中国女排除了一传水平有所下降、拦网技术没有明显提高外，其扣球、发球和防守保持在上乘水平，三项主动得分技术中扣球占有明显优势，拦网最为薄弱，发球技术及威力仍有潜力可挖。     

标准参照性录音口试施测与模糊评分的探讨

口试是检测语言教学和语言技能的一个重要组成部分,同时也是主观性最强的测试,相比其他语言技能的测试,设计科学、可靠、有效的口试更为困难。标准参照性录音口试(CROT)有明确的测量目标和基于模糊数学理论的科学主观模糊综合评分方法,在英语专业口语教学强调"教考分离"中有现实指导意义。通过描述CROT的实测过程分析了该测试的优、缺点,并为进一步完善该测试提出相应的建议。     

高职高专英语口语表达能力培养的实证研究——以萍乡高等专科学校为例

中国大学生英语口语水平不高,尤其是高职高专非英语专业学生的水平。在英语语言环境缺乏的情况下,背诵式语言输入是提高英语口语的有效方法。背诵式语言输入是以克拉申的输入假说为理论基础的,其核心内容是"大量的、可理解的输入"。本文采用文献法、测试法、数据统计法等科学研究方法,针对"背诵式语言输入法"对英语口语表达能力培养的有效性进行理论探索与实证研究,结果证明了"背诵式语言输入法"在帮助学生提高英语口语表达能力方面的有效性和作用。