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基于神经网络语言模型的动态层序Softmax训练算法_杨鹤标

针对词向量训练过程中层序Softmax算法无法进行增量训练及海量数据训练低效的问题,提出了动态层序Softmax算法.通过对数据样本的增量加载,采用结点置换方法动态构建编码树,实现对样本的增量训练.为避免损失函数因样本量较少而呈现震荡式下降,利用梯度的一阶矩估计与二阶矩估计动态调整参数更新方向与学习率,通过梯度迭代缩小权值变化范围和收敛训练误差,提高词向量的训练效率.以维基百科中文语料作为数据进行了试验,完成了训练效率和质量的分析.结果表明:相较于现有方法动态层序Softmax算法显著提高了训练效率,当增量样本大小为10 kB～1 MB时,训练增速有近30倍的提升,有效地缩短训练周期.

  • 2021-06-17
  • 阅读1793
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基于改进MPSO_SVM算法的下肢连续运动预测模型_隋修武

针对当前下肢连续运动预测精度低的问题,提出一种基于改进的MPSO-SVM算法对下肢连续运动进行精确预测。首先采集人体正常行走时下肢的表面肌电信号、加速度和髋关节角度信息,对消噪后的肌电信号提取均方根值、积分肌电值和加速度的信号幅度域作为特征样本,利用主成分分析方法进行特征值融合,然后通过引入正弦函数和指数函数对自适应粒子群优化（MPSO）算法进行改进,利用改进的MPSO算法优化支持向量机（SVM）的惩罚参数和核函数参数,最后,利用行走时下肢的肌电信号和加速度信号特征样本数据对基于改进的MPSO-SVM算法构造的髋关节角度预测模型进行训练、测试。结果表明:基于改进的MPSO-SVM算法对髋关节的关节角度预测均方根误差为2.67°、平均误差为1.40°、最大绝对误差为7.72°,远远优于SVM算法预测的21.27°、8.02°、58.38°和BP神经网络预测结果的23.60°、13.59°、63.69°。

  • 2021-06-17
  • 阅读1678
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基于NSGA_的应急生产任务多目标优化模型及算法研究_巩玲君

重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-II）对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。

  • 2021-06-17
  • 阅读1693
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基于大数据挖掘的橡胶园耕地地力评价_彭金莲

为了客观评价海南垦区胶园耕地的地力,笔者使用K-Means,Two-Step,Kohonen和TwoStep-AS等4种聚类算法,对海南农垦胶园测土调查数据进行大数据分析,根据轮廓系数（Silhouette Coefficient）的大小,确定TwoStep-AS聚类模型对海南农垦橡胶园耕地地力指标进行聚类分析,经过反复迭代,最终将海南农垦橡胶园耕地划分为3种类型,并筛选出5个对海南垦区胶园耕地类型有影响的地力指标,即年平均降雨量、有效土层厚度、全氮、北纬和成土母质。

  • 2021-06-17
  • 阅读1652
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工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法_吴庆贺

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型（SSM）中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比（增强后的语音与残留噪声之比）优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。

  • 2021-06-17
  • 阅读1696
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第四次教育革命视域中的智慧教育生态构建-钟晓流

智慧教育生态构建助力教育公平，作为最重要的行业，教育清明是社会的底线，更是人心的底线。

  • 2021-06-17
  • 阅读250
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数字化驱动下_增值型_内部审计模式的构建与实现

数字化背景下推动内部审计由信息化向数字化转型是新时代内部审计创新发展的内在要求。在分析数字化条件下“增值型”内部审计模式构建必要性的基础上，结合内部审计理论阐述数字化驱动下“增值型”内部审计的内涵，并探讨其具体内容。数字化驱动下“增值型”内部审计实现的关键在于内部审计重心的转移、内部审计“双重身份”的确立、内部审计“增值型”评价体系的建立和内部审计的动力升级。该研究对于数字化转型背景下内部审计的变革与创新具有一定的理论和实践意义。

  • 2021-06-17
  • 阅读893
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案；总结LDA和狄利克雷多项混合模型（Dirichlet Multinomial Mixture,DMM）在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究；对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

  • 2021-06-17
  • 阅读1720
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