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高阶伪随机信号在对地通讯中的应用
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作者 杨洋 王林 +2 位作者 张衡 李小平 黄敏 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3173-3183,共11页
对地通讯(Through-The-Earth Communication,TTEC)以大地为传播介质,使用低频电磁波来传输信息,在地下工程建设调度、预警、救援中有着重要作用.高阶伪随机信号可同时包含数十个频率,其具有易于实现、频率可控、抗干扰能力强的特点,有... 对地通讯(Through-The-Earth Communication,TTEC)以大地为传播介质,使用低频电磁波来传输信息,在地下工程建设调度、预警、救援中有着重要作用.高阶伪随机信号可同时包含数十个频率,其具有易于实现、频率可控、抗干扰能力强的特点,有应用于对地通讯的潜力和价值.鉴于此,本文提出一种基于高阶伪随机信号的对地通讯新方法.通过在高阶伪随机信号中设置静态频组和动态频组,利用静态频组保证多个主频的平均幅值以维持发射稳定性,利用动态频组对通讯信息编码,传输有效信息.在实际工作时,发射端将通讯信息编码转换为高阶伪随机信号,利用长导线源向大地发射,接收端利用电极或者线圈接收电磁信号,经模式识别、时频变换、反向解码转换为有效通讯信息.通过仿真测试和在济南市某煤矿井下试验,完成有效通讯信息的发射、传输、解译等过程,实现了基于高阶伪随机信号的对地通讯方法,验证了方法在地下工程通讯的可行性和可靠性. 展开更多
关键词 对地通讯 高阶伪随机信号 多频 信号编码 信号解码
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基于命名实体识别的水电工程施工安全规范实体识别模型
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作者 陈述 张超 +2 位作者 陈云 张光飞 李智 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期19-26,共8页
为准确识别水电工程施工安全规范实体,通过预训练模型中双向编码器表征法(BERT)挖掘文本中丰富的语义信息,利用双向长短期记忆神经网络(BILSTM)提取规范实体语义特征,依靠条件随机场(CRF)分析实体之间的依赖关系,构建水电工程施工安全... 为准确识别水电工程施工安全规范实体,通过预训练模型中双向编码器表征法(BERT)挖掘文本中丰富的语义信息,利用双向长短期记忆神经网络(BILSTM)提取规范实体语义特征,依靠条件随机场(CRF)分析实体之间的依赖关系,构建水电工程施工安全规范的命名实体识别模型;以《水利水电工程施工安全防护技术规范》(SL714—2015)为例,计算命名实体识别模型精确率。结果表明:BERT-BILSTM-CRF模型准确率为94.35%,相比于3种传统方法,准确率显著提高。研究成果有助于水电工程施工安全规范知识智能管理,为施工安全隐患智能判别提供支撑。 展开更多
关键词 命名实体识别 水电工程施工 安全规范 双向编码器表征法(BERT) 双向长短期记忆神经网络(BILSTM) 条件随机场(CRF)
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融合词汇边界信息的合同实体识别方法
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作者 王浩畅 和婷婷 郑冠彧 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1757-1763,共7页
针对合同中实体表达形式复杂多变、识别粒度细的特点,及合同文本中实体较长问题,提出一种融合词汇边界信息的合同实体识别方法。利用预训练语言模型动态生成语义向量作为模型输入;运用相对位置编码对Transformer结构进行改进,使其在编... 针对合同中实体表达形式复杂多变、识别粒度细的特点,及合同文本中实体较长问题,提出一种融合词汇边界信息的合同实体识别方法。利用预训练语言模型动态生成语义向量作为模型输入;运用相对位置编码对Transformer结构进行改进,使其在编码过程中融合词汇信息,进一步丰富语义特征;通过条件随机场(CRF)结构进行解码,得到输入序列的标签预测。实验结果表明,该方法可以有效确定合同文本中的实体边界,具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 实体识别 合同文本 预训练语言模型 相对位置编码 转换器结构 词汇边界信息 条件随机场
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基于文本特征能量编码的多模态语声情感识别
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作者 方丛丛 金赟 +3 位作者 赵力 马勇 李世党 顾煜 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期997-1007,共11页
能量是情感表达重要的特征之一,说话时不同的文字有着各自的能量值,反映了说话者不同的情感状态。而把语声转录成文本的过程中,每个文字表达的能量信息并不包含在内,在提取文本特征的时候导致能量信息丢失。故对于文本模态,该文提出并... 能量是情感表达重要的特征之一,说话时不同的文字有着各自的能量值,反映了说话者不同的情感状态。而把语声转录成文本的过程中,每个文字表达的能量信息并不包含在内,在提取文本特征的时候导致能量信息丢失。故对于文本模态,该文提出并设计了一种能量编码,将语声信号的每个词、每个停顿的能量值添加到转录文本中,使文本特征包含能量信息,并通过DC-BERT模型获取话语级文本特征。对于语声模态,利用OpenSMILE工具箱,提取语声中的浅层声学特征,采用随机森林算法,选取情感特征重要度靠前的1000维特征作为新的特征集。通过Transformer Encoder网络从新的特征集中提取深层特征,并将浅层特征和深层特征融合,形成多层次的语声情感特征。最后,利用基于自注意力机制的双向长短时记忆神经网络进行情感分类。结果表明,该文提出的方法在IEMOCAP四类情感分类中的加权准确率达到了76.49%。 展开更多
关键词 多模态情感识别 能量编码 随机森林 特征融合 注意机制
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基于BERT-BiLSTM-CRF模型的油气领域命名实体识别 被引量:5
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作者 高国忠 李宇 +1 位作者 华远鹏 吴文旷 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第1期57-65,共9页
针对油气领域知识图谱构建过程中命名实体识别使用传统方法存在实体特征信息提取不准确、识别效率低的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别研究方法。该方法首先利用BERT(bidirectional encoder representations from... 针对油气领域知识图谱构建过程中命名实体识别使用传统方法存在实体特征信息提取不准确、识别效率低的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别研究方法。该方法首先利用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练模型得到输入序列语义的词向量;然后将训练后的词向量输入双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)模型进一步获取上下文特征;最后根据条件随机场(conditional random fields,CRF)的标注规则和序列解码能力输出最大概率序列标注结果,构建油气领域命名实体识别模型框架。将BERT-BiLSTM-CRF模型与其他2种命名实体识别模型(BiLSTM-CRF、BiLSTM-Attention-CRF)在包括3万多条文本语料数据、4类实体的自建数据集上进行了对比实验。实验结果表明,BERT-BiLSTM-CRF模型的准确率(P)、召回率(R)和F_(1)值分别达到91.3%、94.5%和92.9%,实体识别效果优于其他2种模型。 展开更多
关键词 油气领域 命名实体识别 BERT 双向长短期记忆网络 条件随机场 BERT-BiLSTM-CRF模型
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面向电子装备领域的标准数字化探索应用
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作者 杜广涛 查珊珊 《空天预警研究学报》 CSCD 2024年第3期220-225,共6页
针对数字化转型过程中传统纸质或影印标准文件难以满足标准知识的实时性、准确性、关联性、对比性以及快速响应的获取需求,结合典型电子装备领域行业标准文件,采用TF-IDF和余弦相似度计算方法对标准文本进行词频统计及关联性分析,构建... 针对数字化转型过程中传统纸质或影印标准文件难以满足标准知识的实时性、准确性、关联性、对比性以及快速响应的获取需求,结合典型电子装备领域行业标准文件,采用TF-IDF和余弦相似度计算方法对标准文本进行词频统计及关联性分析,构建电子装备领域词表;然后利用基于规则和BERT-BiLSTM-CRF模型完成了分层知识抽取,采用Neo4j图数据库构建了电子装备领域知识图谱;最后设计了电子装备领域知识图谱应用系统架构、功能模块以及应用原型系统界面,为电子装备领域标准数字化的应用提供了解决方案和思路. 展开更多
关键词 电子装备 知识图谱 标准数字化 双向编码器表征法 双向长短时记忆网络 条件随机场
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基于随机森林算法的航班延误时间预测模型研究 被引量:1
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作者 许振腾 王琪 《滨州学院学报》 2024年第2期28-35,共8页
航班延误一直是影响航空公司运行效率和经济效益的关键问题。航班延误时间预测的方法较多,但是存在准确率不高、影响因素考虑不全面等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于数据驱动的航班延误时间间接预测模型。该模型以机场协同决策... 航班延误一直是影响航空公司运行效率和经济效益的关键问题。航班延误时间预测的方法较多,但是存在准确率不高、影响因素考虑不全面等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于数据驱动的航班延误时间间接预测模型。该模型以机场协同决策系统的数据为依据,采用随机森林算法,直接预测航班在场停留时间和最终起飞时间,然后计算得出航班延误时间。通过实验数据进行验证,证明该预测模型按照15 mim航班延误标准进行评估的准确率达100%。该模型可以为航空公司的航班延误预测提供支持,从而有针对性地优化机队运行流程,提高运行效率。 展开更多
关键词 航班延误 预测模型 随机森林 数据编码
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面向行政执法案件文本的事件抽取研究
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作者 屈潇雅 李兵 温立强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期63-71,共9页
行政执法的智能化水平是国家治理能力现代化的体现,数据是智能化发展的重要依托。在行政执法领域,各行政机关存储大量以文本形式记录的历史案件,这种非结构化的数据价值密度较低、可利用性不强。利用事件抽取技术从行政执法案件文本中... 行政执法的智能化水平是国家治理能力现代化的体现,数据是智能化发展的重要依托。在行政执法领域,各行政机关存储大量以文本形式记录的历史案件,这种非结构化的数据价值密度较低、可利用性不强。利用事件抽取技术从行政执法案件文本中快速高效地抽取案件职权类型、案发时间、案发地点等结构化信息,可推动行政机关对历史案件信息的利用和智能化执法办案研究。收集整理某城市的真实案例数据,并通过人工标注构建一个行政执法领域的数据集,根据行政执法案件文本的无触发词、文档级、格式不固定等文本特征,提出结合基于Transformer的双向编码器表示(BERT)和基于条件随机场的双向长短期记忆网络(BiLSTM-CRF)模型的两阶段事件抽取方法,通过文本多分类和序列标注依次完成事件类型检测和事件论元抽取任务。实验结果表明,事件类型检测任务的F1值达到99.54%,事件论元抽取任务的F1值达到97.36%,实现了对案件信息的有效抽取。 展开更多
关键词 行政执法案件 事件抽取 两阶段方法 基于Transformer的双向编码器表示模型 基于条件随机场的双向长短期记忆网络(BiLSTM-CRF)模型
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一种面向能源工程数据评估的改进随机森林算法设计
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作者 马林 《电子设计工程》 2024年第18期57-61,共5页
传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征... 传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征提取能力不足的问题,该算法利用堆栈稀疏自编码器对高维数据进行降维,以提升数据检测的准确率。同时使用麻雀搜索算法对数据特征提取模型的参数加以优化,进一步提升了算法的性能和效率。在以电力工程造价数据为样本展开的实验测试中,所提算法的AUC与F1值领先于SSAE-RF算法2.73%及0.011,且异常数据识别率可达80%,运行时间也在对比算法中为最短,表明其具有较好的性能和计算效率。 展开更多
关键词 工程造价 随机森林 堆栈稀疏自编码器 麻雀搜索算法 异常数据检测
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基于伪随机数生成器的视频隐写算法
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作者 王勇智 《包装学报》 2024年第5期58-62,共5页
针对视频隐写的安全性和可靠性较低的问题,提出基于伪随机数生成器的视频隐写算法。将伪随机数生成器用于视频帧的选择,以增强隐写过程的随机性和不可预测性。伪随机数生成器产生的序列不同于传统固定模式的帧选择,其输出序列难以预测,... 针对视频隐写的安全性和可靠性较低的问题,提出基于伪随机数生成器的视频隐写算法。将伪随机数生成器用于视频帧的选择,以增强隐写过程的随机性和不可预测性。伪随机数生成器产生的序列不同于传统固定模式的帧选择,其输出序列难以预测,使得攻击者难以从外部特征推断嵌入策略,从而降低被统计分析工具和机器学习模型检测的可能性。此外,用校验子格编码将秘密数据编码成冗余信息,以增强秘密数据的完整性,提升数据在复杂通信环境中的抗干扰性。实验结果表明,本算法能较显著提高视频隐写的安全性和隐蔽性,能有效抵抗统计分析攻击,并且在保持高数据嵌入率的同时,确保较低的错误率和较高的图像质量。 展开更多
关键词 视频隐写技术 密码学 伪随机数生成器 校验子格编码 信息隐藏
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基于RFECV特征选择和随机森林预测模型的应用与优化
11
作者 孙晶 《数字通信世界》 2024年第9期114-116,共3页
该文基于随机森林预测模型,提出RFECV特征选择方法:首先对特征变量进行独热编码,再利用RFECV内置的交叉验证评估各特征子集性能,以确定最佳特征数量,并递归消除低重要性特征。实验表明,该方法在随机森林上训练与预测更快,均方误差更低,... 该文基于随机森林预测模型,提出RFECV特征选择方法:首先对特征变量进行独热编码,再利用RFECV内置的交叉验证评估各特征子集性能,以确定最佳特征数量,并递归消除低重要性特征。实验表明,该方法在随机森林上训练与预测更快,均方误差更低,特征提取准确率高。 展开更多
关键词 随机森林预测模型 独热编码 递归特征消除 交叉验证
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Deep-learning-based ciphertext-only attack on optical double random phase encryption 被引量:10
12
作者 Meihua Liao Shanshan Zheng +4 位作者 Shuixin Pan Dajiang Lu Wenqi He Guohai Situ Xiang Peng 《Opto-Electronic Advances》 SCIE 2021年第5期12-23,共12页
Optical cryptanalysis is essential to the further investigation of more secure optical cryptosystems.Learning-based at-tack of optical encryption eliminates the need for the retrieval of random phase keys of optical e... Optical cryptanalysis is essential to the further investigation of more secure optical cryptosystems.Learning-based at-tack of optical encryption eliminates the need for the retrieval of random phase keys of optical encryption systems but it is limited for practical applications since it requires a large set of plaintext-ciphertext pairs for the cryptosystem to be at-tacked.Here,we propose a two-step deep learning strategy for ciphertext-only attack(COA)on the classical double ran-dom phase encryption(DRPE).Specifically,we construct a virtual DRPE system to gather the training data.Besides,we divide the inverse problem in COA into two more specific inverse problems and employ two deep neural networks(DNNs)to respectively learn the removal of speckle noise in the autocorrelation domain and the de-correlation operation to retrieve the plaintext image.With these two trained DNNs at hand,we show that the plaintext can be predicted in real-time from an unknown ciphertext alone.The proposed learning-based COA method dispenses with not only the retrieval of random phase keys but also the invasive data acquisition of plaintext-ciphertext pairs in the DPRE system.Numerical simulations and optical experiments demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed learning-based COA method. 展开更多
关键词 optical encryption random phase encoding ciphertext-only attack deep learning
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一种Hilbert编码的本地化位置隐私保护方法 被引量:5
13
作者 晏燕 董卓越 +1 位作者 徐飞 冯涛 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期147-160,共14页
基于位置的各种大数据服务在为用户提供便利的同时,也导致了各种隐私泄露的风险。本地化差分隐私模型避免了对可信第三方数据收集平台的依赖,使得用户能够依据个人需求处理和保护敏感信息,因此更适用于位置隐私保护的场景。针对现有本... 基于位置的各种大数据服务在为用户提供便利的同时,也导致了各种隐私泄露的风险。本地化差分隐私模型避免了对可信第三方数据收集平台的依赖,使得用户能够依据个人需求处理和保护敏感信息,因此更适用于位置隐私保护的场景。针对现有本地化差分隐私位置保护方法编码机制复杂、位置数据可用性低等问题,提出一种基于希尔伯特编码的本地化差分隐私位置保护方法。用户端根据本地化差分隐私模型对自身所处网格的希尔伯特编码进行随机响应扰动处理,实现原始位置的隐私保护;服务器端收集大量用户的扰动位置编码并进行希尔伯特解码,进而判断用户所处的网格位置,实现对用户数量和分布密度的统计分析。通过实际位置数据集合上的实验证明,所提方法能够在实现用户位置本地化差分隐私保护的基础上提供更好的位置数据可用性和运行效率。 展开更多
关键词 位置服务 位置隐私 本地化差分隐私 希尔伯特编码 随机响应
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基于ALBERT的网络威胁情报命名实体识别 被引量:1
14
作者 周景贤 王曾琪 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第1期187-195,共9页
网络威胁情报实体识别是网络威胁情报分析的关键,针对传统词嵌入无法表征一词多义而难以有效识别网络威胁情报实体关键信息,同时面临指数级增长的威胁情报,识别模型的效率亟待提高等问题,提出一种基于ALBERT的网络威胁情报命名实体识别... 网络威胁情报实体识别是网络威胁情报分析的关键,针对传统词嵌入无法表征一词多义而难以有效识别网络威胁情报实体关键信息,同时面临指数级增长的威胁情报,识别模型的效率亟待提高等问题,提出一种基于ALBERT的网络威胁情报命名实体识别模型.该模型首先使用ALBERT提取威胁情报动态特征词向量,然后将特征词向量输入到双向长短期记忆网络(BiLSTM)层得到句子中每个词对应的标签,最后在条件随机场(CRF)层修正并以最大概率输出序列标签.识别模型对比实验结果显示,提出模型的F1值为92.21%,明显优于其他模型.在识别准确率相同的情况下,提出模型的时间和资源成本也较低,适用于网络威胁情报领域海量高效的实体识别任务. 展开更多
关键词 网络威胁情报 命名实体识别 BERT ALBERT 双向长短期记忆网络 条件随机场
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基于集成学习优化的肉制品安全风险等级预警分析 被引量:2
15
作者 穆书敏 陈锂 +7 位作者 尹佳 郭鹏程 陈晨 董曼 赵锦 徐晴雪 文红 桂预风 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2023年第8期273-286,共14页
该研究依据2013~2017年肉制品抽检数据构造了5个安全风险等级,使用特征构造及独热编码进一步关联与肉制品安全相关的影响因素,构建极端梯度提升树算法(Extreme Gradient Boosting,XGBOOST)研究食品生产过程各类因素对于食品安全风险等... 该研究依据2013~2017年肉制品抽检数据构造了5个安全风险等级,使用特征构造及独热编码进一步关联与肉制品安全相关的影响因素,构建极端梯度提升树算法(Extreme Gradient Boosting,XGBOOST)研究食品生产过程各类因素对于食品安全风险等级的影响程度,并使用多个指标评价模型。此外通过上采样解决样本不平衡问题、贝叶斯优化调节超参数,来提高模型性能及分类效果。相较于模型决策树(Decision Tree,DT)和随机森林(Random Forest,RF),XGBOOST模型在肉制品安全风险等级分类中的表现效果最佳。研究结果表明,食品生产过程环节错综复杂,使用one-hot encoding处理后的模型能够有效判断出各类因素对于食品安全风险等级的影响程度,集成模型中RF的学习效果比较稳定,XGBOOST经过参数调节后准确率等指标得到有效的提升且优于RF。不同采样下XGBOOST的平均精确率均能达到89.14%,平均F1值为88.59%,说明XGBOOST在肉制品安全风险等级预警中适用性,为日常抽检提供技术指导。 展开更多
关键词 食品安全风险 独热编码 决策树 集成学习 极端梯度提升树 随机森林
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基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析 被引量:7
16
作者 刘斐 文中 吴艺 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期209-215,共7页
为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BER... 为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F 1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。 展开更多
关键词 BERT-BILSTM-CRF 实体识别 电力行业 预训练 文本分类
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相位编码多次波逆时偏移成像
17
作者 张延保 刘伊克 易佳 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期2138-2150,共13页
随着勘探地质体复杂度日益增大,反射波成像面临诸多挑战,作为有潜力提升成像精度的重要补充或替代手段的多次波成像愈发受到重视.然而,串扰噪声的产生阻碍了多次波成像的实际应用.近年来,作为压制串扰噪声的有效技术之一,可控阶多次波... 随着勘探地质体复杂度日益增大,反射波成像面临诸多挑战,作为有潜力提升成像精度的重要补充或替代手段的多次波成像愈发受到重视.然而,串扰噪声的产生阻碍了多次波成像的实际应用.近年来,作为压制串扰噪声的有效技术之一,可控阶多次波成像取得了较大研究进展,但因其需重复计算各阶多次波成像结果,计算成本昂贵.为此,本文引入随机相位编码技术,并与多次波分阶思想结合,提出相位编码多次波逆时偏移方法:首先,对各阶多次波进行随机相位编码(含随机时间延迟与极性反转);其次,叠加编码后的各阶多次波,产生多次波超道集;最后,以编码后0至(N-1)阶多次波组成的超道集为虚拟震源进行正向延拓,同时反传编码后1至N阶多次波所组成的超道集,并进行互相关,得到各阶多次波联合成像结果.本文所提方法能够同步使用各阶多次波,实现各阶多次波联合成像,避免各阶多次波单独进行成像,从而成倍提升计算效率.本文用两套模拟数据与一套实际数据算例对所提方法进行了测试,成像结果验证了该方法的可行性、有效性与应用前景. 展开更多
关键词 多次波成像 逆时偏移 随机相位编码
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融合注意力机制的电力集控安全隐患实体识别模型研究 被引量:1
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作者 张滈辰 屈红军 +1 位作者 牛雪莹 耿琴兰 《自动化仪表》 CAS 2023年第10期55-59,64,共6页
针对电力集控安全隐患文本实体边界模糊、常用实体识别模型识别准确率低的问题,提出了一种融合注意力机制与基于Transformer的双向编码器表示(BERT)-双向长短时记忆(BiLSTM)-条件随机场(CRF)的电力集控安全隐患数据实体识别模型。首先,... 针对电力集控安全隐患文本实体边界模糊、常用实体识别模型识别准确率低的问题,提出了一种融合注意力机制与基于Transformer的双向编码器表示(BERT)-双向长短时记忆(BiLSTM)-条件随机场(CRF)的电力集控安全隐患数据实体识别模型。首先,利用BERT层将安全隐患文本编码表示为融合上下文语义的字位置和句位置的向量表示组,以减少实体识别误差积累。然后,提出了BiLSTM网络层挖掘电力集控隐患文本的语义特征并进行标签概率预测,在此基础上加入注意力机制增加重要信息的权重,提高重要信息对安全隐患语义信息的影响程度。最后,利用CRF层为标注结果进行综合打分,得到全局最优标签序列。在不同的电力安全隐患实体信息类别上的对比试验显示,所提模型的准确率为97.54%、召回率为96.47%、F值为97.13%,与传统算法相比总体效果提升了5%~21%。该结果证明了电力集控安全隐患实体识别模型的有效性。 展开更多
关键词 实体识别 注意力机制 基于Transformer的双向编码器表示 电力集控隐患 最优标签序列 双向长短时记忆网络 条件随机场
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多网络约束下NNS分布式融合估计器设计
19
作者 赵国荣 顾昊伦 +1 位作者 韩旭 高超 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期229-241,共13页
针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题,将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量,将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色... 针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题,将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量,将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声,将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系,将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输,以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码,以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型,设计最小方差意义下局部无偏估计器,利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器,推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。 展开更多
关键词 随机通信时滞 非固定丢包率 分布式融合估计 线性编码 组网导航系统 多网络约束
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Visible frequency broadband dielectric metahologram by random Fourier phase-only encoding 被引量:1
20
作者 XuYue Guo Peng Li +6 位作者 BingJie Li Sheng Liu BingYan Wei Wei Zhu JinZhan Zhong ShuXia Qi JianLin Zhao 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第1期64-71,共8页
In recent years,metasurfaces that enable the flexible wavefront modulation at sub-wavelength scale have been widely used into holographic display,due to its prominent advantages in polarization degrees of freedom,view... In recent years,metasurfaces that enable the flexible wavefront modulation at sub-wavelength scale have been widely used into holographic display,due to its prominent advantages in polarization degrees of freedom,viewing angle,and achromaticity in comparison with traditional holographic devices.In holography,the computational complexity of hologram,imaging sharpness,energy utilization,reproduction rate,and system indirection are all determined by the encoding method.Here,we propose a visible frequency broadband dielectric metahologram based on the random Fourier phase-only encoding method.Using this simple and convenient method,we design and fabricate a transmission-type geometric phase all-dielectric metahologram,which can realize holographic display with high quality in the visible frequency range.This method encodes the amplitude information into the phase function only once,eliminating the cumbersome iterations,which greatly simplifies the calculation process,and may facilitate the preparation of large area nanoprint-holograms. 展开更多
关键词 metahologram phase random encoding imaging
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