可视化平面杆件系统分析程序

介绍了研制可视化杆件系统分析程序的基本要求和现有的杆件系统分析程序，阐述了笔所提出的可视化杆件系统分析程序的研制要点。     

高职思想品德课案例教学效果的显现化

高职思想品德课的现代案例教学的效果显现化,可以帮助和指导学生思想品德的发展。对思想品德课效果显现化的内容应包括认知目标、情感目标、心因目标,其显现化的手段已不能用简单、传统的“考试”来测评,而应考虑用一些更综合的方式进行。     

系统功能语法与语篇分析

本文首先讨论了系统功能语法语篇分析的基本理论,包括语言的三大纯理功能及其各自实现的子系统、语篇分析的两个层次以及"语境→语篇→评价("联系语境变量)的分析步骤,并用该模式分析了一个完整的语篇。分析表明用系统功能语法框架对语篇进行分析可以揭示语篇深层含义,可以解释语篇的语义和文体特点。     

决策树在文本分类中的应用

介绍了文本分类的思想,探讨了通过决策树学习来对文本进行有效分类的过程。     

浅谈科学计算可视化在教育领域的应用

通过对科学计算可视化技术的分析，探讨了科学计算可视化应用于教育的机理和方法。并给出了具体的应用实例。     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

基于CiteSpace的非物质文化遗产科技创新研究热点及趋势分析

非物质文化遗产（以下简称“非遗”）作为我国优秀传统文化的重要组成部分,非遗科技创新的研究逐渐成为学术界关注的热点。运用CiteSpace分析工具的可视化功能,以中国知网中CSSCI数据库收录的有关非遗科技创新的文献为样本,对年度发文量、研究力量、研究热点和趋势等进行分析。研究发现：2008~2021年非遗科技创新研究经历了3个阶段;研究热点集中在非遗、传承、创新和保护等方面;研究前沿主题聚焦互联网+、传播创新和活态传承等。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。