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基于融合自然语言处理的语义分析方法研究 被引量：4
1
作者 上官明霞 朱珊珊 +2 位作者 陈晓亮 王晶华 郭光 《计算机与网络》 2018年第20期65-67,共3页
面对电力复杂的数据环境下,传统单一的数据分析技术已经无法满足现实应用精准需求,需集多种策略优势为一体的模型综合处理数据信息。针对目前的发展瓶颈,采用融合性自然语言处理技术预测设备行为发展趋势,提取数据语义,通过小波分解法... 面对电力复杂的数据环境下,传统单一的数据分析技术已经无法满足现实应用精准需求,需集多种策略优势为一体的模型综合处理数据信息。针对目前的发展瓶颈,采用融合性自然语言处理技术预测设备行为发展趋势,提取数据语义,通过小波分解法去除词义噪声,利用贝叶斯先验知识模型来推导后验概率,从而作为神经网络动态权值变化及语义预测分布的依据。通过实验测试证明了这种预测方法的可靠性及优越性。 展开更多
关键词 大数据 自然语言处理 贝叶斯 神经网络
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基于机器学习的电网大数据降维方法 被引量：3
2
作者 黄纯德 陈晓亮 +2 位作者 朱珊珊 王晶华 郭光 《计算机与网络》 2018年第18期69-71,共3页
随着智能电网的不断优化扩展及数据集的沉淀,海量大数据因为数据量太大、维数太高而陷入了"维数灾难"中,在工程实践中难以对其进行有效的研究。提出了运用拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)对电网大数据进行自适应学习... 随着智能电网的不断优化扩展及数据集的沉淀,海量大数据因为数据量太大、维数太高而陷入了"维数灾难"中,在工程实践中难以对其进行有效的研究。提出了运用拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)对电网大数据进行自适应学习并降维,运用降维后的数据在Hadoop平台上进行实验分析,证明其能有效地应用于智能电网大数据的降维运算。 展开更多
关键词 智能电网大数据 机器学习 拉普拉斯特征映射 数据降维
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基于改进回声状态网络的数据预测算法研究
3
作者 朱毅 杨慧颖 +2 位作者 贾善杰 李勇 郭光 《计算机与网络》 2018年第17期66-68,共3页
回声状态网络(ESN)由于自身的回声记忆能力以及高效的神经元连接模式,在数据非线性预测问题上获得了良好的实验效果。为了进一步推广ESN算法的应用范围,将其应用在电力网络流量数据预测方面,并根据电网对数据分析结果的精益要求,在ESN... 回声状态网络(ESN)由于自身的回声记忆能力以及高效的神经元连接模式,在数据非线性预测问题上获得了良好的实验效果。为了进一步推广ESN算法的应用范围,将其应用在电力网络流量数据预测方面,并根据电网对数据分析结果的精益要求,在ESN网络的输入、存储池和输出模块中利用去噪、平稳计算等方法,增强了算法的鲁棒性,并通过实验平台验证了算法的有效性及可靠性,将指导电网数据预测软件的设计与开发。 展开更多
关键词 回声状态 数据预测 流量预测模型
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基于后评估的科技成果评价导向模拟分析研究 被引量：1
4
作者 赵宇 王晶华 +5 位作者 黄思明 陈晰 杨国梁 陈伟 袁莉莉 郭光 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第S1期90-94,共5页
本文从国内外项目后评估发展现状及评价方法入手,在总结专家学者现有研究方法的基础上,对后评估的理论和方法进行了对比分析。基于此,本文设计出了一种基于权重和方法组合的评价导向随机模拟算法,结合主成分分析(PCA)和逼近理想解排序(T... 本文从国内外项目后评估发展现状及评价方法入手,在总结专家学者现有研究方法的基础上,对后评估的理论和方法进行了对比分析。基于此,本文设计出了一种基于权重和方法组合的评价导向随机模拟算法,结合主成分分析(PCA)和逼近理想解排序(TOPSIS)两种评价方法,将二者的评估结果通过设置权重进行加权综合。并以某大型国有企业参评国家技术发明奖为例,运用该模拟算法得到各个评价指标的权重值,通过分析指标权重的相对大小,对未来申报国家技术发明奖的项目提供了可供参考的改进方向。本文的随机模拟算法能够很好的解决原始数据单一、样本较少的弊端,挖掘出了评价的导向性指标。随着后续研究的深入,研究样本的丰富,评价方法集合的拓展,指标体系的完善和新技术的引进,利用该模拟算法对权重值不断调整,可使系统评价的准确性不断提升。 展开更多
关键词 科技奖励 后评估 评价导向 随机模拟
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借鉴国际经验 优化科研项目管理 被引量：5
5
作者 陈真玲 王晶华 +2 位作者 赵宇 郭光 杨国梁 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期74-77,共4页
提高科研管理水平、优化科技创新环境、提升科技研发效果是中国目前亟需解决的问题之一。分析了西方发达国家在科研项目管理和科技评估方面的经验,结合中国科研管理工作出现的一些问题,提出了提高中国科研项目管理水平的政策建议。
关键词 科研项目管理 科研经费 科技评估
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