Social media opinion summarization using emotion cognition and convolutional neural networks     

《International Journal of Information Management》2020

Quickly and accurately summarizing representative opinions is a key step for assessing microblog sentiments. The Ortony-Clore-Collins (OCC) model of emotion can offer a rule-based emotion export mechanism. In this paper, we propose an OCC model and a Convolutional Neural Network (CNN) based opinion summarization method for Chinese microblogging systems. We test the proposed method using real world microblog data. We then compare the accuracy of manual sentiment annotation to the accuracy using our OCC-based sentiment classification rule library. Experimental results from analyzing three real-world microblog datasets demonstrate the efficacy of our proposed method. Our study highlights the potential of combining emotion cognition with deep learning in sentiment analysis of social media data.  相似文献   

基于DE-SVM的船舶航迹预测模型     

刘娇  史国友  杨学钱  朱凯歌 《上海海事大学学报》2020,41(1):34-39

为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。  相似文献   

Reviewing the Variability-Overuse Injury Hypothesis: Does Movement Variability Relate to Landing Injuries?     

Andrew D. Nordin  Janet S. Dufek 《Research quarterly for exercise and sport》2019,90(2):190-205

Purpose: Overuse injuries are common in sport, but complete understanding of injury risk factors remains incomplete. Although biomechanical studies frequently examine musculoskeletal injury mechanisms, human movement variability studies aim to better understand neuromotor functioning, with proposed connections between overuse injury mechanisms and changes in motor variability. Method: In a narrative review, we discuss the variability-overuse injury hypothesis, which suggests repeated load application leads to mechanical tissue breakdown and subsequent injury when exceeding the rate of physiological adaptation. Due to the multidisciplinary nature of this hypothesis, we incorporate concepts from motor control, neurophysiology, biomechanics, as well as research design and data analysis. We therefore summarize multiple perspectives while proposing theoretical relationships between movement variability and lower extremity overuse injuries. Results: Experimental data are presented and summarized from published experiments examining interactions between experimental task demands and movement variability in the context of drop landing movements, along with comparisons to previous movement variability studies. Conclusion: We provide a conceptual framework for sports medicine researchers interested in predicting and preventing sports injuries. Under performance conditions with greater task demands, we predict reduced trial-to-trial movement variability that could increase the likelihood of overuse injuries.  相似文献   

基于多状态跳转模型的场景独立音频事件检测方法     

王健飞  张卫强  刘加 《中国科学院大学学报》2019,36(2):218-225

针对不同类型事件设计多状态跳转模型,结合两种深度神经网络实现对传统音频事件检测框架的改进。实验表明,在DCASE2017任务2的开发集数据上,改进后的DNN-HMM系统相比于基线系统取得F值8.9%的相对提升和错误率19%的绝对下降;基于多状态跳转模型聚类的卷积神经网络模型（SC-CNN）,相比于基线系统取得F值18%的相对提升和错误率30%的绝对下降。  相似文献   

基于表示学习的双层知识网络链路预测     

曹志鹏  潘定  潘启亮 《情报学报》2021,40(2):135-144

当前,针对知识网络的链路预测主要是基于网络拓扑结构的相似性,很少考虑作者的研究领域,导致信息利用不充分等问题,因此本文提出了双层知识网络的链路预测框架hypernet2vec。双层知识网络,即作者合著关系网络和学术领域关系网络,利用网络表示学习,分别将两层网络中的节点映射到低维的向量空间,再输入到专门设计的卷积神经网络中计算并进行链路预测。与经典的链路预测指标如RA指标、LP指标和LRW指标等相比,hypernet2vec模型预测的AUC(area under curve)值取得了显著的提升,平均提升幅度达11.17%。文章还从情报产生层面和复杂系统层面,对模型发生作用的深层机理进行了探讨。  相似文献   

中国科技创新能力评价与比较   总被引：1，自引：0，他引：1  

田志康  赵旭杰  童恒庆 《中国软科学》2008,(7)

本文利用"欧洲创新记分牌"指标,提出了一种基于BP神经网络的国家创新能力评价方法,对中国的科技创新能力进行了评价与比较。首先建立国家科技创新指数指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。计算结果表明,在总体上,中国科技创新指数远落后于世界发达国家,与参加"欧洲创新记分牌"比较的33个国家相比,排名第22位,仅强于大多数东欧国家。  相似文献   

混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较   总被引：2，自引：0，他引：2  

王海燕  朱梅 《东南大学学报》2003,19(4):414-417

提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法，给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法，局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法．通过Lorenz系统的仿真计算表明，无论用3种非线性预测方法中的哪一种，多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多，即使前的数据长度只有后的一半，前的预测误差也要小很多．另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性．  相似文献   

大规模模拟电路软故障快速诊断法   总被引：1，自引：0，他引：1  

厉芸  何怡刚  徐卫林 《福建工程学院学报》2004,2(2):157-160

研究了大规模模拟电路软故障的故障统一特征向量的提取方法，并在此基础上提出了大规模模拟电路软故障快速诊断法。该方法根据大规模模拟电路故障诊断网络交叉撕裂搜索方法，采用改进BP算法的神经网络记载电路多次撕裂信息，从而可以迅速检测出大规模电路的软故障模块。仿真实例证明该方法能快速有效地并行处理定位故障模块，具有测前工作量小、适用范围广、诊断速度快等优点。  相似文献   

BP神经网络在数字识别中的应用     

曹鸿霞 《湖北广播电视大学学报》2006,23(6):174-176

神经网络(neuralnetwork)是近年来再度兴起的一个高科技研究领域,数字识别就是其中一项既基本又非常重要的应用性研究领域。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展,即信息的正向传播及误差数据的反向传递。本文给出了设计用于识别手写数字BP神经网络的过程。  相似文献   

基于BP算法的地下水模拟中 加速因子的确定     

马荣  刘继朝  石建省  王虎 《中国科学院研究生院学报》2011,28(1):51-56

在大型线性方程组的超松弛迭代法求解中,加速因子经常难以确定.应用BP神经网络对其进行训练学习,经过对比分析,得到最佳模型,应用该模型可快速确定加速因子.将该方法应用于石家庄市栾城水文试验基地,计算结果表明,BP人工神经网络有效地解决了地下水数值模拟中加速因子难以确定的问题.  相似文献