面向框架语义分析的目标词自动识别方法

提出了一种基于监督学习的目标词自动识别方法,分析并检验了多种区分目标词、框架元素和非实义词的分类特征,并在此基础上,联合使用监督学习与规则匹配方法,形成了兼顾扩展性和精确性的目标词识别系统。在FrameNet语料集的实验结果显示,融合方法的目标词识别获得了3.86%的性能提升。     

基于多特征融合的中文评论情感分类算法

为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.     

超大能力超细全尾砂长距离自流输送临界流速ELM预测

 为准确预测司家营铁矿超大能力超细全尾砂浆体长距离管道自流输送的临界流速,对比传统的BP 神经网络、支持向量机(SVM),建立了以管道直径、物料平均粒径、浆体体重和体积浓度为输入因子,临界流速为输出因子的极限学习机(ELM)预测新模型。研究结果表明,ELM 模型与SVM 模型的相对误差均控制在5%以内,远低于BP 神经网络模型的9.56%。由于隐层节点参数均随机选取且无需调节,使得ELM 算法在隐层节点数为110 和200 时,训练时间仅为0.02 s 和0.05 s,远少于同节点状态SVM 模型的0.04 s 和0.095 s,且隐含节点数越多,训练时间差距越大,运算效率越高。     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

智能感知技术在个性化作业中的应用研究

智能感知技术包括知识感知和情感感知两个维度.在学习过程中,课后作业对于知识的领会和维持起着重要作用,但目前大量的、缺乏针对性的作业造成了我国中小学普遍课业负担过重,这一问题已经引起国家及教育行政部门的高度重视,"减负"已成为基础教育界的头等大事.单纯减少作业的量并不是减负的最终目的,为的是在减负的同时提高学习效果.本文以个性化学习理论为依据,在知识和情感两个维度,应用项目反应理论(IRT)和多模态情感识别方法,对学生的知识结构、水平及学习情感进行动态分析,设计个性化作业系统,促进"减负增效".     

高标清网络电视系统教育模式开发及应用

网络电视作为一种新型现代媒体,以其操作便捷、内容丰富及互动交流等优势,成为现代教育教学新的学习方式.当前E-Learning系统普遍存在内容结构单一、教学资源凌乱、重用性与共享率不高、个性化学习需求难以满足等问题.本研究从网络电视与精品课程资源的整合应用、精品课程知识点虚拟切片、切片检索学习模式以及切片检索学习过程中知识点获取、学习习惯及交互环境等多角度构建了面向知识管理的网络电视切片检索学习系统,实现了低成本、支持IPv4/IPv6协议高标清网络电视系统虚拟切片学习平台,并利用这一平台从知识管理的视角分析了精品课程知识点虚拟切片检索学习与传统教育模式的异同.该研究为构建完善的网络电视切片检索学习模式与精品课程资源整合应用提供良好技术支持与平台服务.     

测控信号随机时延对迭代学习控制系统的影响

测控信号通过无线网络传输受到的随机时延严重影响迭代学习控制系统的收敛性能. 在一步随机时延模型的基础上,得到包含随机时延影响因子的系统转移矩阵,然后分别针对测控信号发生时延的情况,研究转移矩阵内决定系统收敛速度的特征值,以及决定系统鲁棒收敛性的下三角内其他元素取值的变化情况. 由分析可知,测控信号随机时延不仅会降低系统的收敛速度,而且会影响系统的鲁棒收敛性. 尤其是控制信号随机时延,它对系统鲁棒收敛性的影响明显强于测量信号随机时延的影响. 仿真实验表明了分析结论的正确性.     

面向应用能力培养的嵌入式系统教学模式探索

针对嵌入式系统课程的教学现状,以建构主义理论为指导,以嵌入式应用能力培养为目标,提出了一种结合多媒体课堂教学、实验教学辅导和团队协作学习的教学模式,并在协作学习环节中使用课程平台、制定评价方法,提高协作学习效率.该教学模式在教学实践过程中,取得了较好的效果.     

具有学习效应的虚拟研发组织的激励效率分析

研发活动中的道德风险问题是造成合作研发绩效不佳的一个潜在原因．通过构建虚拟研发组织成员间的博弈模型,对其研发激励的非合作决策Nash均衡解、合作决策帕雷托最优解和社会福利最优解进行比较,指出由于虚拟研发组织知识共享过程中的学习效应的存在,一定条件下虚拟研发组织能够有效自激励,并给出了其有效自激励的参数区域．     

神经网络的统计学习理论基础

介绍神经网络的统计学习过程和理论．讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。认为神经网络因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力,使得神经网络成为机器学习的重要研究领域。