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基于门循环神经网络的电力机器人巡检方法 被引量:1
1
作者 金波 陈铈 +2 位作者 徐焕 龙霏 李想 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期118-121,共4页
常规的电力机器人巡检方法主要利用激光仿真定位和映射(simulation localization and mapping,SLAM)模型获取巡检静态/动态特征,易受环境特征值变化影响,导致巡检避障故障,因此,需要基于门循环神经网络设计一种全新的电力机器人巡检方... 常规的电力机器人巡检方法主要利用激光仿真定位和映射(simulation localization and mapping,SLAM)模型获取巡检静态/动态特征,易受环境特征值变化影响,导致巡检避障故障,因此,需要基于门循环神经网络设计一种全新的电力机器人巡检方法。为此,利用电力线路巡检飞行机器人(flying robot for overhead powerline inspection,FROPI)获取了巡检环境空间先验信息,规划了电力机器人巡检路径,再基于门循环神经网络设计了电力机器人逐级巡检算法,从而实现了有效巡检。实验结果表明,设计的电力机器人巡检方法的巡检效果较好,能实现有效避障,不易发生巡检故障,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高电力巡检安全性作出了一定的贡献。 展开更多
关键词 循环神经网络 电力机器人 智能巡检 SLAM模型
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肺门迷走神经切断术治疗支气管哮喘13例 被引量:1
2
作者 蔡晓棠 张少炎 +2 位作者 韩金安 王中宁 王刚 《人民军医》 北大核心 1998年第12期714-715,共2页
关键词 哮喘 迷走神经 切断术 治疗
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股薄肌神经血管门的体表定位及临床意义
3
作者 舒升凡 汪平安 +1 位作者 罗华荣 卢明华 《解剖学研究》 CAS 2005年第2期122-123,共2页
目的为带血管及神经蒂游离移植股薄肌提供形态学依据。方法在57例成人已固定尸体上进行解剖观测股薄肌的主要营养血管、神经的行程及毗邻,用游标卡尺测量血管长度、外径。结果股薄肌的主要营养血管90%起于股深动脉,7.8%起于股内侧动脉,2... 目的为带血管及神经蒂游离移植股薄肌提供形态学依据。方法在57例成人已固定尸体上进行解剖观测股薄肌的主要营养血管、神经的行程及毗邻,用游标卡尺测量血管长度、外径。结果股薄肌的主要营养血管90%起于股深动脉,7.8%起于股内侧动脉,2.2%起于股动脉。神经支配为闭孔神经前支。股薄肌神经血管门位于该肌中、上1/3交界处前缘深面,耻骨结节与股骨内上髁距离呈正相关关系,其相关系数为r=0.4816,回归方程为y=6.38+0.1899x。结论通过测量耻骨结节与股骨内上髁的距离,可判断股薄肌神经血管门在体表的位置,为临床提供更便捷的手术入路。 展开更多
关键词 股薄肌 神经血管 体表定位 应用解剖
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基于门循环单元神经网络模型的煤层底板突水动态预测 被引量:5
4
作者 邓强 张召千 王震 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期810-816,共7页
在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将... 在煤层底板突水理论及现场实测数据分析基础上,建立了煤层底板突水影响因素突水指标,并通过Wrapper评价策略的特征选择,筛选出了影响煤矿底板突水的主控因素。在对动态的煤层底板突水门循环单元神经网络模型进行训练并完成构建之后,将其与三种静态神经网络预测模型进行比较。结果表明:煤层底板突水门循环神经网络模型预测的准确率在训练、验证及测试阶段都高于静态神经网络预测模型,能够很好地完成煤层底板突水预测,提高煤矿生产安全。 展开更多
关键词 煤层底板突水 特征选择 循环单元神经网络 动态预测
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应用门循环神经网络的变电站智能记录分析装置信息配置方法 被引量:6
5
作者 李铁成 曾四鸣 +3 位作者 刘清泉 任江波 杨经超 王敏学 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-113,共6页
为了节约人力资源,提高智能变电站二次设备数据输出端口地址信息在智能记录分析装置中的配置效率,提出了基于门循环单元神经网络的智能变电站二次设备端口地址信息的自动配置方法。首先,根据变电站二次设备端口描述文本的特点进行文本... 为了节约人力资源,提高智能变电站二次设备数据输出端口地址信息在智能记录分析装置中的配置效率,提出了基于门循环单元神经网络的智能变电站二次设备端口地址信息的自动配置方法。首先,根据变电站二次设备端口描述文本的特点进行文本预处理;然后,利用word2vec模型对文本进行词向量表示及语义关联分析;最后,设计了基于门循环单元神经网络模型的文本分类器,并利用此模型对端口描述文本进行分类映射实验。实验结果表明,基于门循环单元神经网络模型的二次设备端口信息配置方法准确率高、速度快,能够适用于二次设备端口信息的自动化配置。 展开更多
关键词 智能录波器 信息自动配置 词向量 循环单元神经网络 文本分类
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应用门循环神经网络的电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制方法 被引量:1
6
作者 王志钢 姚强 袁守彬 《制造业自动化》 CSCD 北大核心 2022年第4期150-153,共4页
电力铁塔机器人攀爬速度一直难以控制,速度过快,机器人容易失去稳定性,导致其从高空掉落下来;速度过慢,则降低巡检效率。针对上述问题,提出一种应用门循环神经网络的电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制方法。该方法通过门循环神经网络求... 电力铁塔机器人攀爬速度一直难以控制,速度过快,机器人容易失去稳定性,导致其从高空掉落下来;速度过慢,则降低巡检效率。针对上述问题,提出一种应用门循环神经网络的电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制方法。该方法通过门循环神经网络求取机器人预期攀爬速度,利用激光测速传感器采集机器人实际攀爬速度。计算预期与实际之间的差值,以此为输入,通过构建的模糊PID控制器计算控制量,实现电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制。结果表明:与滑模控制、鲁棒控制、PID控制三种方法相比,所研究方法应用下,杰卡德系数更大,说明该方法控制下机器人攀爬速度更接近预期,控制精度更高。 展开更多
关键词 循环神经网络 电力铁塔机器人 攀爬速度 自动化控制方法 模糊PID控制器
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基于灰色关联及量子门节点神经网络的时间序列预测
7
作者 黄凌霄 廖一鹏 郑秀兰 《闽江学院学报》 2020年第2期31-40,共10页
为了有效地解决时间序列的波动性、随机性,以及处理难度大等造成的预测不稳定、预测误差大等问题,提出了结合灰色关联分析与量子门节点神经网络的时间序列预测模型。首先,通过灰色关联分析计算时间序列的主特征值与各影响因子的关联度... 为了有效地解决时间序列的波动性、随机性,以及处理难度大等造成的预测不稳定、预测误差大等问题,提出了结合灰色关联分析与量子门节点神经网络的时间序列预测模型。首先,通过灰色关联分析计算时间序列的主特征值与各影响因子的关联度并根据关联度值进行排序,删除低于关联度阈值的影响因子所对应的原始序列并更新时间序列,以降低待处理的数据量。然后,将更新后的时间序列作为输入,采用基于梯度下降算法的量子门节点神经网络,合理分配训练与测试数据,深入学习时间序列的变化规律,得到预测结果和预测误差。实验结果表明,该组合模型所得到的预测误差的稳定性和精度均优于传统的单一时间序列预测模型,为时间序列预测以及其他预测提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 灰色关联分析 量子节点神经网络 时间序列 梯度下降算法 预测误差
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基于天气模式识别与时空图神经网络的新能源发电功率预测 被引量:3
8
作者 林琳 邓国新 樊浩 《电气自动化》 2023年第3期30-33,共4页
区域光伏功率预测有助于调度人员科学、合理地制定调度方案,但现有研究方法没有充分考虑功率输出的时间相关性和云移动造成的影响。为此,提出了一种基于天气条件识别的区域光伏功率时空图神经网络预测方法。考虑了光伏电站之间随天气条... 区域光伏功率预测有助于调度人员科学、合理地制定调度方案,但现有研究方法没有充分考虑功率输出的时间相关性和云移动造成的影响。为此,提出了一种基于天气条件识别的区域光伏功率时空图神经网络预测方法。考虑了光伏电站之间随天气条件的变化而变化的影响因素,并根据云层覆盖情况将历史光伏发电数据分为三类,根据不同类别设置不同的邻接矩阵。在时空图卷积网络(spatio-temporal graph convolutional network,STGCN)模型的基础上建立了三个子模型,分别通过图卷积神经网络捕捉空间相关性和门卷积神经网络捕捉时间相关性。最后,应用实际数据进行了仿真,并与图神经网络模型、长短期记忆网络模型和STGCN模型进行比较。结果表明,采用STGCN分类模型的方法在功率预测精度上有显著提高。 展开更多
关键词 模式识别 时空图卷积神经网络 卷积神经网络 光伏发电 负荷预测
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基于多图超分辨率重建的精细导星仪星点质心定位精度提升方法
9
作者 王雯蕊 张泉 +2 位作者 高源蓬 房陈岩 尹达一 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期306-314,共9页
精细导星仪的星点质心定位精度决定了空间天文望远镜的视轴姿态解算精度,为了提升精细导星仪的星点质心定位精度,提出了一种基于深度小波循环神经网络的星图超分辨率重建方法。首先,借助微扫描技术获取亚像素错位低分辨率星图序列,采用... 精细导星仪的星点质心定位精度决定了空间天文望远镜的视轴姿态解算精度,为了提升精细导星仪的星点质心定位精度,提出了一种基于深度小波循环神经网络的星图超分辨率重建方法。首先,借助微扫描技术获取亚像素错位低分辨率星图序列,采用小波编码器提取低分辨率星图的小波域特征,通过小波系数约束低分辨率星图的噪声,并将亚像素错位星图序列配准过程融入到网络学习中。其次,利用卷积门循环神经单元对所提取的多星图序列特征进行融合。最后,使用逆小波解码器对多特征融合模块输出的小波域特征进行解码,从而实现基于低分辨率星图序列的去噪与超分辨率重建。实验结果表明,分别采用平方加权质心法求取原始星图和超分辨率重建后星图中的各星点的质心位置,相比于前者,后者的各星点平均质心定位精度和稳定度在X方向分别提升了64.76%和19.15%,在Y方向分别提升了75.35%和26.14%。 展开更多
关键词 精细导星仪 星点质心定位 超分辨率重建 小波信号处理 卷积循环神经网络
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Gated Neural Network-Based Unsteady Aerodynamic Modeling for Large Angles of Attack
10
作者 DENG Yongtao CHENG Shixin MI Baigang 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第4期432-443,共12页
Modeling of unsteady aerodynamic loads at high angles of attack using a small amount of experimental or simulation data to construct predictive models for unknown states can greatly improve the efficiency of aircraft ... Modeling of unsteady aerodynamic loads at high angles of attack using a small amount of experimental or simulation data to construct predictive models for unknown states can greatly improve the efficiency of aircraft unsteady aerodynamic design and flight dynamics analysis.In this paper,aiming at the problems of poor generalization of traditional aerodynamic models and intelligent models,an intelligent aerodynamic modeling method based on gated neural units is proposed.The time memory characteristics of the gated neural unit is fully utilized,thus the nonlinear flow field characterization ability of the learning and training process is enhanced,and the generalization ability of the whole prediction model is improved.The prediction and verification of the model are carried out under the maneuvering flight condition of NACA0015 airfoil.The results show that the model has good adaptability.In the interpolation prediction,the maximum prediction error of the lift and drag coefficients and the moment coefficient does not exceed 10%,which can basically represent the variation characteristics of the entire flow field.In the construction of extrapolation models,the training model based on the strong nonlinear data has good accuracy for weak nonlinear prediction.Furthermore,the error is larger,even exceeding 20%,which indicates that the extrapolation and generalization capabilities need to be further optimized by integrating physical models.Compared with the conventional state space equation model,the proposed method can improve the extrapolation accuracy and efficiency by 78%and 60%,respectively,which demonstrates the applied potential of this method in aerodynamic modeling. 展开更多
关键词 large angle of attack unsteady aerodynamic modeling gated neural networks generalization ability
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优化量子门线路的煤与瓦斯突出预测模型 被引量:1
11
作者 付华 孟庭儒 +1 位作者 阎馨 卢万杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第9期1731-1737,共7页
为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标... 为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度,提出了一种基于核主成分分析和联合改进灰狼算法优化量子门线路神经网络的KPCA-IGWO-QGCNN煤与瓦斯突出强度预测方法,确定煤与瓦斯突出强度的主要影响因素,采用核主成分分析降低瓦斯突出强度影响指标的维数,简化神经网络结构;量子门线路神经网络具有量子并行计算的优势,可有效提高信息处理的运算速度并扩大信息的存储容量,具有较好的收敛能力与鲁棒性;通过非线性控制参数与粒子群思想联合改进的灰狼算法提高模型全局寻优能力,优化量子门线路神经网络的网络参数。通过对比分析该模型与BP神经网络、QGCNN、GWO-QGCNN神经网络模型的预测结果,说明该模型泛化能力强,预测精度高。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 强度预测 核主成分分析法(KPCA) 改进灰狼优化算法 量子线路神经网络(QGCNN)
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人体调控之门的探与测——基于现代解剖学和古典针灸学的视角 被引量:2
12
作者 黄龙祥 《现代中医临床》 2024年第1期1-15,共15页
人体存在一套精密的调控系统,中西医从不同路径进行了探索,现代解剖学发现的调控节点称作“门”,古典针灸学则命名为“输”,双方的发现既有重合又有互补,彼此间的互惠对话将有助于拼合出一幅更完整、更准确的人体调控系统开关图,而开展... 人体存在一套精密的调控系统,中西医从不同路径进行了探索,现代解剖学发现的调控节点称作“门”,古典针灸学则命名为“输”,双方的发现既有重合又有互补,彼此间的互惠对话将有助于拼合出一幅更完整、更准确的人体调控系统开关图,而开展有效对话的前提在于对中西医关于人体调控系统进行整体研究的基础上编出相关概念辨析与汇通的词典,并进一步对双方“门”“输”结构的探寻过程、检测方法及调控方式等进行深入的考察和比较,找准各自的优势与短板,提出操作性强的合作攻关的方案,为观察视角呈最大互补关系的中西医在理论底层实现最有意义的沟通探出一条有效路径。 展开更多
关键词 人体调控系统 神经血管束 神经血管 -蒂结构 输穴实体结构 显微解剖研究
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基于PSO-GRU的锂电池SoC预测 被引量:1
13
作者 蒋永辉 《信息与电脑》 2023年第11期109-111,共3页
电池荷电状态(State of Charge,SoC)是预防新能源汽车电池过充或过放的重要指标。文章提出一种基于粒子群优化算法-门循环单元(Particle Swarm Optimization-Gate Recurrent Unit,PSO-GRU)的锂电池SoC预测方法。该方法使用粒子群优化算... 电池荷电状态(State of Charge,SoC)是预防新能源汽车电池过充或过放的重要指标。文章提出一种基于粒子群优化算法-门循环单元(Particle Swarm Optimization-Gate Recurrent Unit,PSO-GRU)的锂电池SoC预测方法。该方法使用粒子群优化算法优化GRU神经网络的超参数,可避免超参数使GRU神经网络训练产生局部最优问题。实验证明,设计方法比只使用GRU神经网络具有更好的预测性能。 展开更多
关键词 荷电状态(SoC)预测 循环单元(GRU)神经网络 粒子群优化算法(PSO)算法
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保留迷走神经主干门奇断流术治疗门静脉高压症 被引量:8
14
作者 吕云福 祝庆华 +3 位作者 蔺春芳 候波 赵舸 李晓刚 《中华肝胆外科杂志》 CAS CSCD 2000年第5期346-348,共3页
目的 探讨保留迷走神经主干门奇断流术 (VTPPD)的手术方法及疗效。方法 根据食管下段迷走神经前后主干走行 ,设计出该术式的游离曲线 ,在临床上应用 2 2例 ,并与同期施行的门奇断流术 (PD) 32例 ,PD +幽门成形术 (PD +PP) 16例进行比... 目的 探讨保留迷走神经主干门奇断流术 (VTPPD)的手术方法及疗效。方法 根据食管下段迷走神经前后主干走行 ,设计出该术式的游离曲线 ,在临床上应用 2 2例 ,并与同期施行的门奇断流术 (PD) 32例 ,PD +幽门成形术 (PD +PP) 16例进行比较。结果 手术死亡率和术后再出血率VTPPD组均为 4 5 % ,PD组分别为 6 3%和 9 4% ,PD +PP组均为 6 3% ,3组无明显差异 (P >0 0 5 )。胃肠功能恢复时间VTPPD组平均 3 5d ,较PD组平均 5 7d和PD +PP组平均 4 2d明显快 ,3组有显著差异 (P <0 0 2 )。食后饱胀率、胃液滞留率和肠胃返流发生率等VTPPD组均明显低于其他 2组。结论 VTPPD治疗门静脉高压症是可行的 ,其疗效优于PD和PD +PP。 展开更多
关键词 奇断流术 迷走神经门脉高压症 VTPPD
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Effects of microcystin-LR on hippocampal N-acetylaspartate and neurobehaviors in rats 被引量:1
15
作者 李云晖 周珏 +5 位作者 张敏辉 杨明 李晓波 刘冉 尹立红 浦跃朴 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2015年第4期577-581,共5页
The effects of low-doses of microcystin-leucinearginine ( MC-LR ) exposure on neurobehaviors and N-acetylaspartate (NAA) expression in the hippocampus of rats were investigated. After male Sprague-Dawley (SD) ra... The effects of low-doses of microcystin-leucinearginine ( MC-LR ) exposure on neurobehaviors and N-acetylaspartate (NAA) expression in the hippocampus of rats were investigated. After male Sprague-Dawley (SD) rats were treated intra-gastrically with different doses of MC-LR for 90 d, the locomotor activity, spatial learning and memory function were evaluated in the rats after treatment using open field tests and Morris water maze tests. The results show that MC-LR exposure can lead to impairment of the spatial learning capacity and locomotor activity in rats at the dose of 2. 00 p,g/kg. The levels of NAA in the hippocampus were measured by magnetic resonance spectroscopy (MRI). A significant decrease of NAA/Cr ratio ( P 〈 0. 05) was observed in the hippocampous. This study indicates that intra-gastrical exposure to low-doses of MC-LR has adverse effects on neuronal behavior and NAA levels in the hippocampous. 展开更多
关键词 low-doses of microcystin-leucine-arginine (MC- LR) N-acetylaspartate (NAA) neurobeha-viors magnetic resonance spectroscopy NEURO
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基于优化的量子门节点神经网络的煤与瓦斯突出预测 被引量:11
16
作者 王雨虹 孙福成 +1 位作者 付华 徐耀松 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2020年第2期249-256,共8页
为了精准地预测煤与瓦斯突出风险等级,提出了一种基于子维进化的粒子群优化算法(sdPSO)和量子门节点神经网络(QGNN)的瓦斯突出风险等级预测模型sdPSO-QGNN.利用灰色关联分析(GRA)对突出影响因素进行降维处理,将筛选出的主控因素作为QGN... 为了精准地预测煤与瓦斯突出风险等级,提出了一种基于子维进化的粒子群优化算法(sdPSO)和量子门节点神经网络(QGNN)的瓦斯突出风险等级预测模型sdPSO-QGNN.利用灰色关联分析(GRA)对突出影响因素进行降维处理,将筛选出的主控因素作为QGNN的输入,利用sdPSO对量子门节点神经网络参数进行优化,以提高量子门节点神经网络的全局与局部搜索能力,建立sdPSO-QGNN的瓦斯突出风险等级预测模型,实现对瓦斯突出风险的预测.实验结果表明,与BP(back propagation)神经网络、对称Alpha稳定分布的概率神经网络(SαS-PNN)、免疫粒子群算法优化的支持向量机(IPSO-SVM)、Memetic算法优化的极限学习机(Memetic-ELM)等预测模型相比,所提方法在提升模型泛化能力、提高预测精度方面效果显著. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 风险等级预测 灰色关联分析(GRA) 量子节点神经网络 子维进化的粒子群优化算法
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基于组合模型的短时交通流预测 被引量:5
17
作者 宋旭东 任梦雪 《计算机仿真》 北大核心 2022年第7期156-160,406,共6页
在交通流预测中,采用单一预测模型对短时交通流进行预报,预报值有时会出现大的随机波动,预测误差超出安全限,对交通流诱导和交通出行决策带来严重后果。为解决上述问题,提出了一种组合预测模型对短时交通流进行预测。首先通过ELM模型预... 在交通流预测中,采用单一预测模型对短时交通流进行预报,预报值有时会出现大的随机波动,预测误差超出安全限,对交通流诱导和交通出行决策带来严重后果。为解决上述问题,提出了一种组合预测模型对短时交通流进行预测。首先通过ELM模型预测方法进行短时交通流初始预测;然后采用EMD算法分解初始预测残差得到有限个本征模函数(IMF);其次利用ASPSO算法优化的GRU模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行提前预测,求取每个IMF分量的预测数值的和从而获得残差预测值;最后把初始预测值和残差预测值进行求和进而获取最终预测结果。仿真结果表明:与单一的GRU模型和ELM-GRU模型相比,上述组合预测模型的平均绝对误差及均方根误差均为最小,预测精度更高,是一种更为有效的短时交通流预测方法。 展开更多
关键词 组合模型 经验模态分解 短时交通流 循环单元神经网络
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肝门部多发神经纤维瘤一例
18
作者 徐爱民 程红岩 +1 位作者 贾雨辰 吴孟超 《中华放射学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期575-576,共2页
关键词 肝肿瘤 部多发神经纤维瘤 病例报告 诊断
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Effects of Nerve Growth Factor on NMDA Receptor 1 and Neuronal Nitric Oxide Production after Spinal Cord Injury in Rats 被引量:1
19
作者 汤长华 曹晓建 王道新 《Journal of Nanjing Medical University》 2003年第4期187-190,共4页
Objective:To explore the protective mechanisms of nerve growth factor (NGF) on spinal cord injury (SCI) and provide theoretical basis for its clinical application. Methods: The SCI of Wistar rats was done by Allens w... Objective:To explore the protective mechanisms of nerve growth factor (NGF) on spinal cord injury (SCI) and provide theoretical basis for its clinical application. Methods: The SCI of Wistar rats was done by Allens weight dropping way by a 10 g×2.5 cm impact on the posterior of spinal cord T 8. NGF (3 g/L, 20 μl) or normal saline was injected through catheter into subarachnoid space 2, 4, 8, 12 and 24 h after SCI. The expression of N-methyl-D-asparate receptor 1 (NMDAR 1) and neuronal constitutive nitric oxide synthase (ncNOS) mRNA in rat spinal cord was detected by in situ hybridization. Results: Abnormal expression of NMDAR 1 and ncNOS mRNA appeared in spinal ventral horn motorneuron in injured rats, as compared with that in control group. The expression of NMDAR 1 and ncNOS mRNA in NGF group was significantly lower than that in saline group (P<0.01). Conclusion: NGF can protect spinal cord against injury in vivo. One of the mechanisms is that NGF can prohibit NMDAR 1 and nitric oxide (NO) production after spinal cord injury. 展开更多
关键词 nerve growth factor spinal cord injury N-methyl-D-asparate recep- tor 1 nitric oxide
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基于改进的宽深度模型的推荐方法研究 被引量:2
20
作者 王艺平 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第11期49-54,共6页
现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,... 现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,在现有宽深度模型的基础上,利用门限循环单元对其多层普通神经网络进行改进,提出宽深度门循环联合(Wide&Deep-GRU)模型,进一步探索浅层部分和深度部分的联合训练。使用从新浪微博获取的真实数据集分别与单一逻辑回归模型、单一深度神经网络模型和宽深度模型进行对比。实验表明,该方法整体上推荐质量较高,同时推荐效率较之前模型也有显著提高。 展开更多
关键词 文本推荐 排序模型 深度学习 循环神经单元
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