Sentiment Parsing of Chinese Microblogs Using Recurrent Neural Network

Easy accessibility and light content filtering attempt have made microblogging sites the most popular platforms for users to share their experiences and express their opinions.Extracting from the user-composed microblogs the opinions expressed are of great significance for many practical applications.However,such task is very challenging,in particular for Chinese Microblogs.A novel representation of the opinions expressed in microblog sentences is presented and a recurrent neural network(RNN) based sequence labeling approach is proposed about sentiment parsing of Chinese microblogs.The experiments evaluate the performance of different RNN models and explore the bi-directional and deep versions of each model on a Chinese microblog corpus built by this paper.Experimental results show that the bidirectional version of the gated recurrent unit(GRU) model with three layers achieves the highest F-score 0.622.

基于AdaBoost的组合分类器在遥感影像分类中的应用

运用组合分类器的经典算法AdaBoost将多个弱分类器-神经网络分类器组合输出,并引入混合判别多分类器综合规则,有效提高疑难类别的分类精度,进而提高分类的总精度。最后以天津地区ASTER影像为例,介绍了基于AdaBoost的组合分类算法,并在此基础上实现了天津地区的土地利用分类。分类结果表明,组合分类器能有效提高单个分类器的分类精度,分类总精度由81.13%提高到93.32%。实验表明基于AdaBoost的组合分类是遥感图像分类的一种新的有效方法。

基于Hopfield网络的图的着色算法

应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型，系统地研究了图的正常ｋ－顶点着色，正常ｋ－边着色以及正常ｋ－全着色的具体算法，建立了相应的数学理论，改进了此领域内的某些工作。

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型，针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点，利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实。

基于人工神经网络的光学相关信号后处理

采用人工神经网络技术对相关平面进行后处理 ,能够成功地对相关平面的感兴趣区域 (ROI)进行分类识别 ,提高光学相关识别的可靠性 ,降低虚警概率 .

小波神经网络在输电导线断股故障诊断中的应用

讨论了小波降噪和小波奇异性检测的原理，并利用这些原理对输电导线断股故障信号进行了二进小波分解，提取Ｗ３２～Ｗ５２尺度上的特征参数作为神经网络的输入。

基于信号时频特征的神经网络报警方法

针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法；用改进的ＢＰ算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理，表明该报警方法是可行的。

流程工业设备诊断系统的开发

针对流程工业设备诊断技术的开发、研究和应用现状，较全面地分析了在建立流程工业设备诊断系统中实现综合化、智能化和网络化的问题，以及通过人工神经网络应用技术的开发研究来提高设备综合诊断系统的智能水平问题和快速响应与自组织／自学习神经网络模型的选择问题。为开发研究智能型流程工业设备综合诊断系统提供了依据。

一种粒子群优化的神经网络综合训练算法研究

基于粒子群优化算法,将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定,实现了BP神经网络结构的优化;然后将贝叶斯正则法应用于神经网络训练,进一步提高网络的泛化性能。仿真结果表明泛化能力明显优于其他改进的BP算法,拟合效果较好。

改进的开窗技术在利用测井资料预测渗透率中的应用

渗透率是油藏描述和油藏工程中一关键性的参数。文中描述了一种计算渗透率的新方法 ,即在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上 ,利用改进的开窗技术 ,借助反馈的神经网络方法逐点计算地层的渗透率。通过在胜坨油田的实际应用 ,证明该方法预测的渗透率与实际渗透率符合较好 。

基于GA和BP神经网络的二噁英软测量模型研究

本文详细介绍了基于GA-BP神经网络在垃圾焚烧过程中二噁英排放软测量的应用过程。采用基于GA-BP神经网络理论来建立二噁英排放的软测量模型,通过软测量方法的结果和实际值的分析比较,表明基于GA-BP神经网络的二噁英软测量模型的测量精度较高、容错性好、泛化能力较好,是防止垃圾焚烧过程带来的二次污染有效的方法,为垃圾的焚烧过程控制提供了指导依据。此方法可以有效地应用于其它不能直接测量的工程应用。

挖掘机器人轨迹的模糊CMAC神经网络控制

在对挖掘机器人工作装置动力学分析的基础上,为克服多变量、强耦合及负载扰动对轨迹控制系统的影响，提出了模糊CMAC神经网络与常规控制相结合的控制方法,使神经网络逼近挖掘机器人工作装置逆动力学模型,很好地解决了轨迹控制的问题。利用MATLAB进行仿真研究，结果表明该控制方法具有较高的控制精度和鲁棒性，满足挖掘机器人轨迹控制的要求。

一种基于BP模型的分子致癌性评价方法

化学物质的致癌性监测技术的研究已成为国际性科研热点，采用分子构效关系对分子致癌性进行评价是一种区别于生物学检测的一种新方法。本文介绍一种以分子拓扑结构为参数、用反向传播神经网络ＢＰ模型建立的分子致癌性评价方法，通过一组多环芳烃分子进行训练和测试，讨论ＢＰ模型在此应用中的有关问题。

基于神经网络的模糊决策方法

给出用神经网络去处理模糊决策问题的方法 ,此方法避免了模糊决策计算量大 ,计算复杂 。

基于神经网络的过热汽温控制

火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。

基于GA-BP的二恶英排放预测模型研究

本文详细介绍了基于遗传算法的人工神经网络在城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程中二恶英排放建模的应用过程。采用基于遗传算法的BP神经网络理论来建立二恶英排放的预测模型,通过不同预测方法比较和实例结果分析,表明基于GA的BP神经网络二恶英模型预测精度较高、容错性好、泛化能力较好,是防止城市生活垃圾焚烧过程带来的二次污染有效的方法,为城市生活垃圾的焚烧过程控制提供了指导依据。此方法可以有效地应用于其它方面的预测应用。

基于TSK模糊系统的模糊对向传播神经网络

充分利用了TSK (Sugeno Tanaka)模糊系统的优点 ,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP ,并给出了其学习算法。实验结果表明Improved

BP神经网络在LabVIEW中的实现及应用

LabVIEW是一种图形化的编程语言,被工业界和研究实验室所广泛接受。将BP神经网络与LabVIEW的结合,并应用于基于电涡流的多层厚度检测中的反演算法,拓宽了两者的应用范围,提高了检测系统的性能和开发效率。

基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.

基于BP神经网络陶瓷生产监控系统的设计

陶瓷行业的工作重点是隧道窑温度控制系统的完善与推广。本文采用神经网络控制策略设计了一套陶瓷生产过程的智能监控系统 ,并应用了改进的 BP神经网络学习算法。