基于机器学习的商品评论特征提取有用性研究

在线上购物商品销售预测问题上,由于受商品自身的款式、材料、买家的好评与差评以及商家好评返利等多种因素影响,一般的回归预测算法往往不能支持多种特征变量,导致预测准确率较低、鲁棒性差.本文采用一种主题-随机森林算法对口罩销售量进行多变量综合投票预测,并与多重线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）算法和随机森林（Random Forest,RF）算法相比较得出最终结论 .实验结果表明,LDA-RF算法各项指标均优于MLR和RF算法,LDA-RF算法建模速度快,鲁棒性较强,受到离群点影响比较小,散点主要集中在线性回归附近,可以有效地提高口罩销量预测精度.     

基于隐马尔可夫模型的非接触手势识别方法

非接触手势识别是一种新兴的人机交互技术,在很多领域正发挥着巨大作用.基于商用的WiFi设备目前应用广泛,但很多因素会影响识别性能.本文探讨了隐马尔可夫模型理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的手势识别系统(non contact ges,NCGes),使用菲涅尔区域模型来学习手势特征.首先收集信道状态信息(chann...     

基于PDCA模型的大学生心理健康咨询系统设计

当前,大学生的心理健康问题越来越受到学校的重视,为了使更多的学生了解自己的心理、关注自己的健康状态,尤其是面对压力时能够得到专业有效的疏导,本文借助于管理学传统的PDCA模型,以互联网为实现平台,设计一套便捷而又有效的大学生心理健康咨询系统,从而能够有效的改善大学生的心理状态,降低心理问题的发病率.     

“虚拟仿真+模型评估”在牙体牙髓病学实验教学中的应用

实验课是口腔医学专业学生学习临床操作技术必不可少的教学环节,是理论到实践能力养成之间的桥梁,传统实验教学难以满足“新医科”对人才培养的要求.在硬件改善的基础上,口腔医学实验教学尝试用“虚拟仿真实验+模型评估”的实验体系逐步取代传统实验.“虚拟仿真+模型评估”的线上、线下教学模式,能有效调动学生的学习主动性,培养学生的创新思维、观察能力和操作能力,是“新医科”背景下完成卓越口腔医生计划的重要抓手.     

沿海地区高速铁路钢混组合梁的温度模式

为获取沿海地区高速铁路组合梁的温度分布和温度模式,结合泉州湾跨海铁路桥的实测数据建立了升温和降温情形下结构温度分量的时程模型,同时得到了钢混组合梁的正、负竖向温度模式．利用结构热流边界的等效方法,建立了钢混组合梁温度场的高效一维有限元模型,数值结果与实测数据、三维模型的计算结果最大误差分别为9.7%和4.3%,模型计算效率提高近30倍．通过对组合梁温度分布特征进行统计得到以下结论：降温情形下,混凝土板内温度场呈对角-双折线分布,钢混接触面出现温度反折点,差值为1.4℃,钢梁腹板温度场呈拱形分布;升温情形下,混凝土板内最不利正、负温度模式分别呈指数分布和线性分布,钢梁腹板温度场呈线性分布．     

考虑公众监督的政府与危险品运输企业的演化博弈分析

为探讨公众监督对危险品运输行业监管的影响,构建一个演化博弈模型研究了政府和危险品运输企业的演化博弈策略。研究发现,公众参与程度和运输收益是影响危险品运输企业策略选择的决定因素。在危险品运输企业合法运输收益高于政府不监管时非法运输收益的情况下,若公众监督概率较低,企业与政府就会形成循环往复的对立策略;若公众监督概率是中等水平,企业趋向于非法运输;但随着公众监督概率的进一步提高,企业会转而选择合法运输。在危险品运输企业合法运输的收益低于非法运输的收益时,企业会选择非法运输策略,公众监督只能影响政府策略;此时,政府在加大行政惩罚力度的同时提高公众参与监督的概率才能取得很好的监管效果。     

基于CAS理论的智慧物流企业发展创新行为模式研究

基于复杂适应系统(CAS)理论,将智慧物流企业发展创新系统看作一个开放的、动态演化的复杂适应性系统。从个体微观视角出发,构建了个体行为的刺激-反应模型,指出影响智慧物流企业发展创新因素和创新规则,揭示了智慧物流企业个体的创新行为;从整体宏观视角出发,建立了系统整体行为的回声模型,揭示了智慧物流企业发展创新系统内多主体之间的交互合作机制,并创新性地提出了四种企业个体创新行为模式和四种系统整体创新行为模式。希望通过研究为智慧物流企业发展创新行为模式选择以及先进智慧物流体系构建提供一定的理论和实践指导。     

一种基于词嵌入模型和卷积神经网络的简化文本分类方法

自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）可分为自然语言理解（Natural Language Understanding,NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation,NLG）两大类子任务。预训练语言模型和神经语言模型在自然语言理解的整个流程中占据重要地位。本文梳理了文本预训练语言模型的发展流程,并分析当下主流的预训练语言模型以及深度学习模型的不足,基于经典预训练语言模型（Word2Vec）和卷积神经网络分类模型（CNN）,提出一种简化的文本分类模型（Simplified CNN）,在多个情感分析（Sentiment Analysis,SA）基准数据集上进行实验测试,实验结果表明,在文本分类任务上,简单网络可以得到与复杂网络相媲美的分类效果并且运行时间优于复杂网络,与传统的分类模型相比较,在分类效果上表现出了优势。