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相似文献
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1.
谭翔纬 《科技通报》2019,35(4):89-92
针对当前算法在进行目标数据特征提取时存在提取准确率不高、效率低、特异性和灵敏度较差,以及网络节点能耗较高的问题,提出一种基于大数据深度残差学习的特征提取算法,将深度学习的灰色神经网络与残差学习方法进行有机结合,求得了深度残差学习网络模型的微分方程以及时间响应公式,并计算了网络初始权值和阈值;根据深度学习的灰色神经网络拓扑结构获得深度残差学习网络各层的输出参量,采用误差反向传播方法和附加动量法对深度残差学习网络的阈值和权值进行实时更新和调整,完成深度残差学习的网络模型构建,并采用模型精度和后验差比值对该模型进行精度检验,将经过检验合格的网络模型用于目标数据特征提取。通过多组实验测试,证明所提算法相比于其他对比算法有效减少特征提取错误率、提高了执行效率,具有较高的灵敏度和特异性,大大减小了网络节点总体能量消耗,延长了网络生存寿命。  相似文献   

2.
[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果,研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象,利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集,对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示,采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。  相似文献   

3.
[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果,研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象,利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集,对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示,采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。  相似文献   

4.
网络新闻的媒体数据中对特定主题的关注情况在一定程度上能够反映政策的影响力和执行力。选取中新网与知识产权相关的新闻文本、发布时间、新闻分类等数据作为研究对象,应用深度学习和三词多维共现的方法,深入研究近十年中国知识产权主题的热度、分布以及重点领域。结果表明:媒体数据反映了政策影响下的热点主题变化,知识产权的热点主题呈现波动的态势,其中对知识产权创造的关注高于运用和保护,这一特征在专利和商标中体现尤为明显。  相似文献   

5.
目前铁乳胶室实验中采用簇射起始点深度Δt≥6.0 c.u.(cascade unit)来区分强子与γ。这种方法的不足之处是大量的强子混入了γ中。本文利用中日合作西藏甘巴拉山铁乳室实验数据,尝试了用簇射起始点深度Δt和级联曲线的半宽度(FWHM)联合对强子与γ进行判选。  相似文献   

6.
中国入世对政府部门的职能提出了严峻挑战,实现税务信息化是税务部门急待解决的问题,而数据挖掘是实现信息化的必由之路。金税三期展开前后,税务部门都比较关注税务数据的深度利用和数据挖掘问题。本文浅谈对税务数据深度利用的理解,并在此基础上提出应该考虑的核心工作,最后介绍在税务数据利用平台建设方面的一些心得体会。  相似文献   

7.
定性数据有别于定量数据,在数学上不易进行处理分析。本文介绍了定性数据的一些初步统计分析方法。介绍了描述性统计中的思想、概念和技巧。  相似文献   

8.
就一个装置而言,各点的勘探深度都不同,何况在一个工区要铺设若干个相同的装置,但各个装置的勘探深度情况基本相同,现在就用一个装置来探讨各点的勘探深度的情况。  相似文献   

9.
随着计算机人机交互技术的发展,手势作为一种自然而直观的人际交流模式,手势识别也是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术。现代深度相机如Kinect、TOF等飞速发展,也促使人们对于基于深度相机的手势识别系统研究和应用的重视。文章主要介绍基于深度相机的手势识别系统方法及应用,讨论骨骼、深度图像等信息数据在识别系统中的开发和应用,最后简介深度信息的应用发展前景。  相似文献   

10.
为提高电力数据调度效率,缩短电力数据调度延时,提出一种改进的无通信冲突的分布式电力数据聚集调度近似算法,采用Sink根数据聚集树对无线传感器网络中各个节点电力资源数据进行分层数据调度,根据分布式数据集对各个电力节点之间的控制信息进行不断融合处理,在最大独立集的基础上建立一棵根在Sink的数据聚集树。每个节点分配一个时间片,使该节点能在无通信冲突的情况下传输数据。仿真实验表明,采用改进算法得到的聚集延时明显减小,有效保证了电力调度控制的实时性,电力信息数据分层融合度能达到90%以上,而改进前的算法只有10%~50%之间。  相似文献   

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