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基于Stacking融合模型的PHEV复合储能系统实时能量分配策略 被引量：1
1
作者 吴忠强 马博岩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期73-81,共9页
为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进... 为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进行训练,并综合GRU网络以及XGBoost算法,提出了一种Stacking集成学习框架下多模型融合的能量分配策略。仿真结果表明,与仅使用单一电池的储能系统相比,基于Stacking融合模型的实时能量分配系统在UDDS和US06两种循环工况下,电池峰值电流分别降低了48.7%和50.8%,有效削弱了电池的峰值电流,提升了电池的整体性能。 展开更多
关键词 电学计量 复合储能系统 插电式混合动力汽车 动态规划 XGBoost Stacking融合模型
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基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法
2
作者 万巍 石鑫 +2 位作者 魏金侠 李畅 龙春 《信息安全学报》 CSCD 2024年第1期84-94,共11页
随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很... 随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很多的网站漏洞。攻击者可以利用Web应用开发过程中的漏洞发起攻击,当Web应用受到攻击时会造成严重的数据泄露和财产损失等安全问题,因此Web安全问题一直受到学术界和工业界的关注。超文本传输协议(HTTP)是一种在Web应用中广泛使用的应用层协议。随着HTTP协议的大量使用,在HTTP请求数据中包含了大量的实际入侵,针对HTTP请求数据进行Web攻击检测的研究也开始逐渐被研究人员所重视。本文提出了一种基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法,针对每一条文本格式的HTTP请求数据,首先进行格式化处理得到既定的格式,结合使用Word2Vec方法和TextCNN模型将其转换成向量化表示形式;然后利用Stacking模型融合方法,将不同的子模型(使用配置不同尺寸过滤器的Text-CNN模型搭配不同的检测算法)进行融合搭建出Web攻击检测模型,与融合之前单独的子模型相比在准确率、召回率、F1值上都有所提升。本文所提出的Web攻击检测模型在公开数据集和真实环境数据上都取得了更加稳定的检测性能。 展开更多
关键词 入侵检测 STACKING 融合模型 WEB攻击
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基于Informer融合模型的油田开发指标预测方法
3
作者 张强 薛陈斌 +1 位作者 彭骨 卢青 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期799-807,共9页
为解决油田开发指标的预测问题,提出了一种基于物质平衡方程和Informer的融合模型。首先,通过物质平衡方程领域知识建立油田开发产量递减前后的机理模型;其次,将所建机理模型作为约束与Informer模型损失函数进行融合建立符合油田开发物... 为解决油田开发指标的预测问题,提出了一种基于物质平衡方程和Informer的融合模型。首先,通过物质平衡方程领域知识建立油田开发产量递减前后的机理模型;其次,将所建机理模型作为约束与Informer模型损失函数进行融合建立符合油田开发物理规律的指标预测模型;最后,采用油田实际生产数据进行实验分析,结果表明相比于纯数据驱动的几种循环结构预测模型,本融合模型在相同数据条件下的预测效果更优。该模型的机理约束部分能引导模型的训练过程,使其收敛速度更快,且波峰波谷处的预测更准确。该融合模型具有更好的预测能力和泛化能力和比较合理的物理可解释性。 展开更多
关键词 Informer模型 机理模型 深度融合模型 预测
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基于DS证据理论的电网信息自动融合模型构建
4
作者 汤德荣 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第7期52-55,共4页
多智能体感知的智能电网信息中,通常存在信息冗余与缺失等问题。为解决这些问题,研究构建智能电网多智能体信息自动化融合模型,精准自动化融合多智能体信息,改进DS证据组合规则,完成决策级信息自动化融合,提升自动化融合效果,为智能电... 多智能体感知的智能电网信息中,通常存在信息冗余与缺失等问题。为解决这些问题,研究构建智能电网多智能体信息自动化融合模型,精准自动化融合多智能体信息,改进DS证据组合规则,完成决策级信息自动化融合,提升自动化融合效果,为智能电网的后续应用,提供更加全面的信息。 展开更多
关键词 智能电网 多智能体信息 自动化 融合模型 神经网络
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基于注意力的融合模型预测脓毒症患者死亡率
5
作者 詹贤春 程恒亮 李维华 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期829-837,共9页
准确识别死亡风险较高的脓毒症(sepsis-3)患者对改善患者生存结局、辅助ICU医生医疗决策具有重要意义.然而传统机器学习方法需要复杂的特征工程,且不能充分利用患者医疗数据中高缺失的动态时序数据与稀疏的静态数据.针对ICU脓毒症患者... 准确识别死亡风险较高的脓毒症(sepsis-3)患者对改善患者生存结局、辅助ICU医生医疗决策具有重要意义.然而传统机器学习方法需要复杂的特征工程,且不能充分利用患者医疗数据中高缺失的动态时序数据与稀疏的静态数据.针对ICU脓毒症患者死亡率预测的现有不足,设计了一种基于注意力机制的多输入融合学习模型,分别从高缺失率的动态时序数据和稀疏的静态数据中捕捉患者医疗记录时空维度上的患者特征并学习时空特征之间的相互作用关系.在MIMIC-Ⅲ数据集上提取了10567名符合sepsis-3定义的ICU脓毒症患者医疗记录,使用8∶2的比例将数据划分为训练集和测试集,并在训练集上使用五折交叉验证,在测试集上评估模型的性能.实验结果表明,相比基准方法,提出的模型具有相对较高的AUROC和AUPRC,有效提高了ICU脓毒症患者死亡率的预测性能. 展开更多
关键词 脓毒症患者 死亡率预测 注意力机制 时序数据 融合模型
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基于知识图谱的家政服务课程推荐融合模型
6
作者 邹莼玲 朱郑州 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期47-54,共8页
针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学... 针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学习网站,提出构建家政服务课程知识图谱,并将家政服务课程知识图谱与推荐算法进行融合,设计了一种融合深度学习技术的规则与水波偏好传播相结合的R-RippleNet家政服务课程推荐模型。R-RippleNet模型的使用对象包括老学员和新学员,老学员部分是基于水波偏好传播模型进行课程推荐,新学员部分则基于规则模型进行课程推荐。实验结果表明,老学员使用R-RippleNet模型的AUC值为95%,ACC值为89%,F1值为89%,新学员使用R-RippleNet模型的总体精确率均值为77%,NDCG均值为93%。 展开更多
关键词 融合模型 知识图谱 家政服务 课程推荐 图数据库
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基于数据融合模型的产品意象造型评价方法研究
7
作者 张新新 邸宸龙 +2 位作者 白仲航 李玥颖 张佳华 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第20期226-234,共9页
目的为解决在产品意象评价中由于蝴蝶效应的存在而导致评价结果出现偏差、案例库选取不准确等问题,提出了一种基于数据融合模型的产品意象造型评价方法。方法首先确定研究样本和感性意象,基于语义差异法设置调查问卷,进行了产品感性意... 目的为解决在产品意象评价中由于蝴蝶效应的存在而导致评价结果出现偏差、案例库选取不准确等问题,提出了一种基于数据融合模型的产品意象造型评价方法。方法首先确定研究样本和感性意象,基于语义差异法设置调查问卷,进行了产品感性意象调查,挖掘用户的感性需求;其次通过模拟退火算法优选改进支持度函数参数,构建用户感性需求数据融合模型;然后以用户感性需求数据平均值和数据融合值作为输入进行对比,展开产品意象造型评价,指导最优方案的选取;最后以鼠标为例对所提方法进行实例验证。结论基于数据融合模型的产品意象造型评价方法相较于传统平均值数据分析更为准确和客观,可有效把握用户的情感需求,减少产品意象造型评价的误差,指导产品典型案例库的选取。 展开更多
关键词 产品意象造型 数据融合模型 用户情感需求 支持度函数 蝴蝶效应
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多元算法融合模型的CFRP约束型钢混凝土柱承载力预测
8
作者 王奕斌 王向英 +3 位作者 张纪刚 杨光超 王胜 陈德刚 《河北工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期8-15,31,共9页
为准确预测多影响因素下碳纤维增强复合材料(CFRP)约束型钢混凝土柱(SRCC)的轴压承载力,提出了一种基于随机森林(RF)、分类提升(Catboost)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度提升回归树(GBRT)的多元算法融合预测模型。首先采用合成少数类过... 为准确预测多影响因素下碳纤维增强复合材料(CFRP)约束型钢混凝土柱(SRCC)的轴压承载力,提出了一种基于随机森林(RF)、分类提升(Catboost)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度提升回归树(GBRT)的多元算法融合预测模型。首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对原始数据集进行扩充,开展了10种传统机器学习和集成学习模型试验,筛选出决定系数R2均大于0.92的RF、Catboost、XGBoost、GBRT的4种集成学习模型,用随机搜索优化其超参数,然后融合形成了RF-Catboost-XGBoost-GBRT预测模型,对CFRP约束SRCC的承载力进行预测。结果表明,两种数据集下RF-Catboost-XGBoost-GBRT模型的预测性能最好,原始数据集经SMOTE算法处理后,5种预测模型R2平均提高20.43%,其中RF-Catboost-XGBoost-GBRT模型的R2达到了0.942,预测值误差均在±10%以内。 展开更多
关键词 组合结构 型钢混凝土柱 集成学习 融合模型 纤维复合增强材料
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基于深度融合模型的气膜密封端面状态识别方法
9
作者 刘伟 张书尧 +2 位作者 李双喜 马亚宾 梁坤海 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1198-1206,共9页
气膜密封装置是工业领域应用广泛的一种密封技术,其可靠的密封性能对于设备正常运行至关重要。气膜密封装置的动静密封环接触端面相对运动会产生摩擦,摩擦过程会产生复杂的声发射信号,这些信号往往隐含密封端面运行状况的重要信息。采... 气膜密封装置是工业领域应用广泛的一种密封技术,其可靠的密封性能对于设备正常运行至关重要。气膜密封装置的动静密封环接触端面相对运动会产生摩擦,摩擦过程会产生复杂的声发射信号,这些信号往往隐含密封端面运行状况的重要信息。采用传统的方法往往难以准确识别和分类这些微弱的特征信号,因此需要开发更高精度的故障诊断方法。针对机械密封动、静环端面摩擦状态难以识别这一问题,以气膜密封装置为研究对象,提出了一种基于深度融合模型的气膜密封端面状态识别方法。首先,采用声发射传感器及采集设备,对密封端面的声发射信号进行了采集;其次,利用小波包变换方法对采集到的信号进行了滤波处理,并提取了时域和频域的微弱特征;然后,将深度随机森林(DRF)作为分类层融入卷积神经网络(CNN)形成了融合模型,对预先处理过的密封装置运行状态的特征信息进行了识别和分类;最后,根据实验的泄漏量,使用混淆矩阵和受试者工作曲线分析了两种模型的特征提取能力。研究结果表明:CNN-DRF融合模型对于密封端面声发射信号的两种特征识别精度分别为96%和98%,与传统的CNN模型相比,其可以充分提取信号特征信息,具有更出色的故障诊断能力。 展开更多
关键词 气膜密封技术 机械密封 声发射信号 小波包变换方法 融合模型 深度随机森林 卷积神经网络 特征提取 特征识别精度
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基于CNN及LSTM融合模型的上证指数预测
10
作者 李铖健 孙海燕 《计算机仿真》 2024年第7期299-302,435,共5页
在CNN以及LSTM的外接以及内嵌两种融合模型的基础上,依据上证指数特征对内嵌模型中的部分结构进行调整改进,并为步长参数选择提供充分的理论依据,同时综合考虑样本股特征,分别对上证指数及成份股数据构建融合预测模型,对上证指数的收盘... 在CNN以及LSTM的外接以及内嵌两种融合模型的基础上,依据上证指数特征对内嵌模型中的部分结构进行调整改进,并为步长参数选择提供充分的理论依据,同时综合考虑样本股特征,分别对上证指数及成份股数据构建融合预测模型,对上证指数的收盘价进行预测。多组模型的对比实验结果表明,所构建的融合模型能够更加准确地把握数据的结构特征与时序性质,自动挖掘数据内部的相关关系,实现上证指数中的准确预测,为金融研究中的模型选择提供一定参考。 展开更多
关键词 深度学习 循环神经网络 卷积神经网络 融合模型 指数预测
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基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测
11
作者 黄欣 谢文红 +2 位作者 陈耀鹏 李翔 张素磊 《青岛理工大学学报》 CAS 2024年第1期118-125,共8页
为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通... 为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通量预测模型。选取胶州湾海底隧道市南-黄岛交通运行数据,通过AGRU-Trans融合模型与3种基准模型对比发现,LSTM,Transformer,GRU模型的平均绝对误差(MAE)相比AGRU-Trans分别大了31.48%,67.54%,20.57%;均方根误差(RMSE)分别增长了35.63%,38.45%,32.02%。结果表明:AGRU-Trans融合模型的预测结果与真实数据贴合性最好,预测精度均高于基准模型,因此,基于此方法可为胶州湾海底隧道管理部门对车辆进行精细化诱导及管控提供理论参考。 展开更多
关键词 海底隧道 交通量预测 AGRU-Trans融合模型 循环神经网络 Transformer模型
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基于产业链、创新链、资金链、服务链融合模型的科技创新效能分析——以深圳、杭州、苏州为例
12
作者 彭娟 曾琼 +1 位作者 马文卓 冯梅 《中国科技人才》 2024年第1期62-71,共10页
基于产业链、创新链、资金链、服务链内涵及理论基础,构建融合模型,选择传统科研基础薄弱但科技创新效能突出的深圳、杭州、苏州进行案例分析。研究结果显示,三地基于产业链、创新链、资金链、服务链融合的科技创新模式各有侧重。深圳... 基于产业链、创新链、资金链、服务链内涵及理论基础,构建融合模型,选择传统科研基础薄弱但科技创新效能突出的深圳、杭州、苏州进行案例分析。研究结果显示,三地基于产业链、创新链、资金链、服务链融合的科技创新模式各有侧重。深圳突出产业链的核心作用,杭州强调创新链的赋能效果,苏州重视产业链、创新链、资金链、服务链协同的生态软实力打造。同时,三地在领军企业的创新主体地位、科技创新服务意识和能力、区域科技创新体系整体效能发挥等方面体现出一些共性特征。 展开更多
关键词 产业链、创新链、资金链、服务链 融合模型 案例分析
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融合模型在铁钢界面铁水温度预测中的应用研究
13
作者 邓旭阳 张亚竹 +2 位作者 安超达 曹宇 黄军 《重型机械》 2024年第2期40-46,共7页
铁钢界面是连接炼铁与炼钢间的重要工序,及时掌握铁水温度变化,提前半小时得到鱼雷罐车中铁水温度范围区间对于现场后续工作有很强的指导性,准确预测铁钢界面铁水温度对实现铁钢界面极致减碳和降本增效具有重要意义。为解决机理模型在... 铁钢界面是连接炼铁与炼钢间的重要工序,及时掌握铁水温度变化,提前半小时得到鱼雷罐车中铁水温度范围区间对于现场后续工作有很强的指导性,准确预测铁钢界面铁水温度对实现铁钢界面极致减碳和降本增效具有重要意义。为解决机理模型在铁钢界面预测铁水温度的局限性,基于某国内钢铁企业铁钢界面实际数据开发多种数据模型预测铁水温度,与机理模型相比,数据模型整体命中率提高1.13%。根据铁水转运过程中传热学特征和现场实际情况,将机理模型和数据模型融合形成串联模型和并联模型预测铁水温度,串联模型在实际应用过程中整体命中率为93.89%,并联模型整体命中率为94.26%高于其他模型。 展开更多
关键词 融合模型 铁水温降 铁钢界面 机理模型 数据模型
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基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测
14
作者 张海洋 陈玉明 +1 位作者 曾念峰 卢俊文 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第3期195-200,共6页
随着银行卡业务的不断发展,各种各样的信用卡欺诈方式已经给金融机构带来严重的威胁,使得信用卡欺诈检测成为一个十分紧迫的任务。为解决此问题,提出一种XGBoost与LR融合模型。该模型首先运用XGBoost算法自动进行特征组合和离散化,然后... 随着银行卡业务的不断发展,各种各样的信用卡欺诈方式已经给金融机构带来严重的威胁,使得信用卡欺诈检测成为一个十分紧迫的任务。为解决此问题,提出一种XGBoost与LR融合模型。该模型首先运用XGBoost算法自动进行特征组合和离散化,然后将新构造的特征向量运用在逻辑回归LR模型上,通过XGBoost与LR融合模型进行分类预测。实验结果表明,与经典传统算法相比,提出的XGBoost与LR融合模型具有更好的欺诈检测性能,提高了信用卡欺诈检测的准确率。 展开更多
关键词 XGBoost 欺诈检测 逻辑回归 融合模型 信用卡
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基于大数据与融合模型的钻井智能辅助决策系统
15
作者 王建龙 王越支 +3 位作者 邱卫红 于琛 张菲菲 王学迎 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期105-116,共12页
为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传... 为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传输、自然语言提取和数据融合技术,实现了多源异构数据获取、融合和管理;综合考虑钻井过程中水力学和管柱力学的耦合影响,设计了模型融合机制,建立了随钻数字井筒系统。在此基础上,结合预测参数与实测参数的偏差变化趋势,建立了风险异常监测算法,将针对井下故障和复杂情况的处理措施与预警机制相结合,实现了风险预警与辅助决策。该系统在页岩油气水平井、深井等不同类型探井中应用50余口井,预警结果与现场符合率达91.5%,验证了其可行性及实用性。钻井智能辅助决策系统能够进行钻井参数优化和钻井风险监测,为高效安全钻井提供了技术保障。 展开更多
关键词 大数据 融合模型 智能决策 辅助决策 风险预警 智能钻井
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面向工业缝纫机噪声品质评估的双耳融合模型
16
作者 许则鹏 刘祖斌 +2 位作者 舒勤业 林静 邱丽 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期511-519,共9页
为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声... 为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声压级、A计权声压级、响度、尖锐度、抖动度、粗糙度和音调度作为声品质客观参数,采用基于排序法的参考等级评分法进行主观评价试验,通过蒙特卡洛仿真和多元线性回归建立工业缝纫机噪声品质评估的左右耳独立预测模型和双耳融合预测模型。结果表明:利用蒙特卡洛仿真得到的模型具有最大的统计概率,与单次随机划分数据集进行模型搭建相比,该方法得到的模型具有更小的随机性和更大的泛化性;左右耳独立模型的测试准确率分别为93.56%和92.56%,而双耳融合模型为94.53%,说明双耳融合模型的预测结果与人的主观评价结果更匹配。 展开更多
关键词 工业缝纫机 声品质 蒙特卡洛仿真 多元线性回归 双耳融合模型
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基于表示学习的图书馆专利信息语义融合模型研究
17
作者 陈隆葵 《图书馆学刊》 2024年第9期46-51,共6页
在对表示学习、图书馆专利信息、图书馆专利信息语义融合、基于表示学习的图书馆专利信息语义融合相关研究进行概述的基础上,分析表示学习在图书馆专利信息语义融合中的优势,通过对图书馆专利信息语义实体描述,从专利实体类、机构类、... 在对表示学习、图书馆专利信息、图书馆专利信息语义融合、基于表示学习的图书馆专利信息语义融合相关研究进行概述的基础上,分析表示学习在图书馆专利信息语义融合中的优势,通过对图书馆专利信息语义实体描述,从专利实体类、机构类、人员类、事件类、内容类及各类的核心属性5个维度构建了基于表示学习的图书馆专利信息语义融合模型,旨在促进图书馆为用户提供专业的专利信息语义检索服务。 展开更多
关键词 表示学习 图书馆专利信息 语义融合模型
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基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测
18
作者 郭昊 万天义 +2 位作者 于潇 李新凯 刘文栋 《铁路计算机应用》 2024年第7期1-6,共6页
针对影响铁路接触网正常运行的异物问题,提出了一种基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测模型。以Faster R-CNN框架为基础,增加特征金字塔结构以学习图像不同尺度的特征;针对不同异物类型,将其分为鸟巢和轻质漂浮物,并运用ResN... 针对影响铁路接触网正常运行的异物问题,提出了一种基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测模型。以Faster R-CNN框架为基础,增加特征金字塔结构以学习图像不同尺度的特征;针对不同异物类型,将其分为鸟巢和轻质漂浮物,并运用ResNet50和ResNet101作为骨架网络,分别针对具有单一特征的鸟巢和特征复杂多变的轻质漂浮物进行识别;融合2个网络的识别框,得到精确的识别结果。对比实验表明,该模型的检测结果优于常规目标检测方法,可有效降低铁路接触网异物检测的人工成本,为铁路接触网的稳定运营提供了可行的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 接触网 异物检测 神经网络融合模型 鸟巢 轻质漂浮物
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基于融合模型的产品价格预测方法研究
19
作者 曾骁昳 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2024年第2期26-30,共5页
产品价格预测有利于产品生产企业规避风险、调整生产决策,因此在生产领域进行价格预测是必要的工作。为提高价格预测的精度,将随机森林模型、岭回归模型和极端梯度提升模型通过Adaboost算法有机融合在一起,构建了价格预测的融合模型。... 产品价格预测有利于产品生产企业规避风险、调整生产决策,因此在生产领域进行价格预测是必要的工作。为提高价格预测的精度,将随机森林模型、岭回归模型和极端梯度提升模型通过Adaboost算法有机融合在一起,构建了价格预测的融合模型。该模型将三个单一模型的预测结果进行加权平均,以得到更准确的预测结果。实验结果显示,该模型较为真实地反映了产品价格的变动趋势,其R 2值为0.998,说明模型具有较好的拟合性。该模型的均方根误差和平均绝对误差分别为94.968和44.2,均小于其他对比模型。可见模型综合了单一模型的优势,对产品价格的预测误差较小,可以更准确地预测产品价格,可以为企业的产品再生产决策提供理论支持。 展开更多
关键词 RRA RFA XGB 融合模型 价格预测
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基于BERT-TextCNN融合模型的垃圾短信识别方法
20
作者 董佳鑫 罗婷 《电脑知识与技术》 2024年第6期1-4,13,共5页
当今社会智能手机已经成为人们生活的必需品,庞大的智能手机用户数量使得垃圾短信充斥在整个通讯网络环境中,因此对于大量垃圾短信识别的研究非常重要。文章基于一种将BERT模型和TextCNN模型融合的垃圾短信识别方法,同时聚焦于垃圾短信... 当今社会智能手机已经成为人们生活的必需品,庞大的智能手机用户数量使得垃圾短信充斥在整个通讯网络环境中,因此对于大量垃圾短信识别的研究非常重要。文章基于一种将BERT模型和TextCNN模型融合的垃圾短信识别方法,同时聚焦于垃圾短信文本的上下文语义以及关键词特征。该方法利用开源的垃圾短信数据集进行试验,试验结果表明,BERT-TextCNN融合模型在垃圾短信的识别在精准度、召回率以及F1值这些指标上都有不错的表现,相较于现有模型有明显提高。 展开更多
关键词 文本分类 TextCNN BERT 垃圾短信 融合模型
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