权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法

由于目前专利关键词抽取主要依据通用文本关键词抽取方法,没有充分考虑专利特征的问题,本文提出基于专利权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法。该方法主要包括预处理、基于最长公共子串的候选关键词选取、基于信息增益比的冗余候选关键词去除和融入特指度的候选关键词权重等四个主要步骤。真实专利数据实验结果表明,本文提出的权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法具有可行性与有效性。

四旋翼飞行器自适应PIDNN控制研究

针对传统四旋翼PID控制器参数整定困难和控制效果较难达到最优的问题,综合了传统PID控制器工程意义明确、参数整定简单以及神经网络的非线性映射和自学习的优点,构造了四旋翼飞行器神经网络PID(PIDNN)控制器。利用神经网络的非线性映射特点和自学习能力优化了传统PID控制器的控制效果,借助PID控制器的结构,解决了神经网络层数、节点数和连接权重初值选取困难的问题。同时利用自适应调整比例神经元加权系数,增加了系统的响应速度。最后,通过非线性全数值仿真验证了算法的合理性和有效性。

优化方法综述

优化方法是优化问题中模型求解参数的方法,它通过降低代价函数来间接提高模型性能。本文首先从梯度下降引入,依次概述了梯度下降的变体、自适应学习率算法,以及其他方面的优化方法的数学原理和应用场景。然后基于实验,对比其中几个典型的方法的拟合效果、时间性能、误差等。最后,结合实验对全文进行总结。

基于信息增益与相似度的专利关键词抽取算法评价模型

[目的/意义]针对目前专利关键词抽取算法评价中主要采用抽取的关键词与专家人工标注关键词进行匹配存在的问题,提出一种基于信息增益与相似度的专利关键词抽取算法评价模型。[方法/过程]提出的评价模型从内部和外部两个层面评估专利关键词抽取算法的准确性。其中,内部评价模型度量待评价算法抽取的每个关键词的信息增益,以评估被抽取的关键词的新颖性与创造性;外部评价模型使用待评价算法抽取的关键词集表示专利,计算相关专利的相似度,衡量算法抽取的关键词描述专利主题的有效性。[结果/结论]通过评价模型有效性验证实验与评价模型应用实证研究,结果表明提出的基于信息增益与相似度的评价模型具有可行性与有效性。