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题名纵向环正则规则长入与后缩的MMDR算法
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作者
林晓旻
王治宝
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机构
南开大学信息技术科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期214-217,共4页
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文摘
利用复杂适应系统为证券系统建模,需要对大量的个体建立模型,如何用简单的方法生成大量模型,是一个值得研究的问题。该文对IF-THEN正则规则(regularity)引入了“正则规则集———符号概率推导链”的概念,证明了环正则规则长入与后缩的构造性定理,给出了环正则规则生枝、剪芽、长入与后缩的操作规则,完成了纵向环正则规则长入与后缩的MMDR(aMachineMethodforDiscoveringRegularities)算法。同时阐述了如何将该算法应用于证券交易访真复杂适应系统的“个体”建模中。
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关键词
复杂适应系统
证券交易市场仿真
MMDR算法
符号概率推导链
正则规则
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Keywords
Complex Adaptive System,stock market simulation,MMDR,chains of semantic probabilistic inference,regularity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向工艺实体识别的双向神经概率转换器
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作者
李瑞婷
王裴岩
王立帮
杨丹清忻
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机构
沈阳航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期248-255,共8页
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基金
辽宁省应用基础研究计划(2022JH2/101300248)
全国科技名词审定委员会科研项目(YB2022015)
国家自然科学基金(U1908216)。
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文摘
工艺实体识别旨在识别出产品制造中所遵照或是产生的文本中蕴含的零件、材料、属性和属性值等实体。目前,工艺等领域实体识别大多加入词典或正则规则等领域实体先验知识,修正神经网络模型识别结果或是生成预识别特征加入模型中。但上述方法未能实现领域实体识别的先验知识与神经网络模型统一建模,领域知识的加入没有减小模型训练代价,仍需大量标注数据。为解决上述问题,提出了面向工艺实体识别的双向神经概率转换器(Bi-NPT),将工艺实体识别先验知识建模为正则规则,然后将正则规则转化为参数化的概率有限状态转换器,使得模型在训练前带有实体识别的先验知识,同时具有可训练性。通过在标注数据上的训练,模型能够习得正则规则未覆盖实体的识别能力。实验结果表明,提出的Bi-NPT在未训练的情况下与正则规则实体识别效果相当,这表明未经过训练的初始模型即携带了实体识别知识。在小样本条件下,Bi-NPT优于PER,Template-based BART和NNShot方法;在充足样本条件下,Bi-NPT优于BiLSTM与TENER等方法。
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关键词
工艺文本
实体识别
正则规则
概率有限状态转换器
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Keywords
Process text
Entity recognition
Regular rules
Probabilistic finite state transducer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融入知识的工艺文本命名实体识别方法
被引量:1
- 3
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作者
杨洪鹏
王裴岩
蔡东风
张桂平
朱永康
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机构
沈阳航空航天大学人机智能研究中心
沈阳格微软件有限责任公司知识工程与服务事业部
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出处
《沈阳航空航天大学学报》
2023年第1期67-77,共11页
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基金
国家自然科学基金(项目编号:u1908216)
沈阳市重大科技创新研发计划(项目编号:Y19-1-011)。
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文摘
针对工艺制造领域文本提出一种融入知识的命名实体识别方法,旨在能够准确地识别工艺文本中的12类实体。该方法依据工艺领域知识设计正则规则,对文本序列进行实体的预识别,形成预识别特征矩阵,并使用编码器对预识别特征矩阵编码,再将识别到的结果保存于词典中,然后对输入文本分词训练基于词的知识表示,最后加入基于神经网络的实体识别模型中。使用BiLSTM为预识别特征矩阵编码器和BiLSTM-CRF神经网络模型的F1值达到92.55%。实验结果表明,融入知识的工艺文本命名实体识别方法能够有效提高工艺文本实体的识别效果。
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关键词
工艺制造
正则规则
神经网络
命名实体识别
特征矩阵编码器
BiLSTM
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Keywords
process manufacturing
regular rules
neural network
named entity recognition
feature matrix encoder
BiLSTM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名论文元数据信息的自动抽取
被引量:38
- 4
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作者
李朝光
张铭
邓志鸿
杨冬青
唐世渭
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机构
北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室
北京大学计算机科学与技术系
北京大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第21期189-191,235,共4页
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基金
国家重点基础研究发展规划"973项目"(编号:G1999032705)
北京大学"创建世界一流大学计划"学科建设项目"985项目
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文摘
为了实现在Web上电子版论文结构的查询,必须提取这些论文的标题、作者、摘要和关键字等元数据信息。在北京大学数字图书馆科技文献检索系统中利用正则表达式规则对论文元数据信息进行自动抽取。该文介绍的这种方法充分利用了论文所特有的结构,在不采用语法分析等复杂的自然语言处理手段的情况下取得了很好的效果,为面向特定领域的元信息抽取作了有益的研究和探索。
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关键词
论文
元数据信息
自由抽取
科技文献检索系统
信息抽取
正则表达式规则
WEB
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Keywords
metadata from these documents.This paper introduces a metadata extractor based on regular expression rules,which is used in the knowledge navigation system at Peking University Digital Library.By taking full advantage of the nature structure o
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分类号
G354.4
[文化科学—情报学]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名MMDR算法的优化以及在证券仿真中的应用
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作者
林晓旻
王治宝
孙佳宁
王用本
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机构
南开大学信息技术科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第6期1373-1375,共3页
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文摘
设计了一种降低了时间复杂度和空间复杂度的横向拟正则规则双层的MMDR算法,介绍了利用这个优化的算法在股市数据中得到的正则规则进行股票价格预测的方法,以及如何将此算法的运行过程中产生的大量规则应用于证券交易仿真复杂适应系统的“个体”建模中,以解决证券交易仿真系统需要大量互不相同的个体建模的问题。
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关键词
MMDR算法
符号概率推导链
正则规则
复杂适应系统
证券交易市场仿真
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Keywords
MMDR
chains of semantic probabilistic inference
regularity
complex adaptive system
stock market simulation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名BP神经网络在车辆组合导航中的应用研究
被引量:7
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作者
李红连
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机构
成都大学电子信息工程学院
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出处
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2011年第1期45-48,共4页
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基金
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC
2008BB0327)
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文摘
针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR"零点更新"的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得到车辆实时的精确位置,与经平稳小波变换软阈值模平方去噪法处理的DR位置数据进行平稳小波多尺度比较获得DR位置误差;然后用BP神经网络建立DR位置误差预测模型,为了提高所用网络的泛化能力,采用了贝叶斯正则化规则训练网络。在GPS失效时,利用已建立的预测模型预测DR位置误差来修复DR位置数据,实现车辆行驶在复杂路径下的实时精确导航定位。仿真表明,该算法对车辆GPS/DR组合导航系统有效。
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关键词
车辆GPS/DR组合导航系统
BP神经网络
贝叶斯正则化规则
平稳小波变换
扩展卡尔曼滤波器
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Keywords
vehicle GPS/DR integrated navigation system
back-propagation(BP) neural network
bayesian regularization(BR) theory
stationary wavelet transformation(SWT)
extended Kalman filter(EKF)
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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