基于AI算法的自然语言信息提取-翻译-校对系统设计

自20世纪90年代起,随着人工智能(AI)的飞速发展及其与深度学习等机器学习方法的广泛融合,自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心,也取得了令人瞩目的进步。而随着国际学术交流、世界文化交融愈加频繁,人们搜寻、阅读他国网络信息的现实需求也随之增多。当信息搜寻者在搜寻非母语信息时,不仅会出现语言障碍问题,还会因错综复杂、层次不齐的各色信息而产生诸多不便。为了便于信息搜寻者快速高效地获取有用信息,文中基于人工智能算法(PageRank/TextRank)设计一种信息提取-翻译-校对(ETP)系统。系统通过AI自动搜索阅读页面上的重要信息和文本摘取,生成摘要,并基于机器翻译API模块完成翻译;其次,采用智能校对系统完成校对审核后,将信息呈现给搜寻者,以供其对全部信息高效且准确地进行预筛选,从而节省阅读时间和精力。最后对系统算法所实现的功能进行实验测试,结果达到预期。

MATLAB语言及其应用课程思政建设

MATLAB是应用最为广泛的科学与工程计算软件,它集科学计算、数据分析、编程、可视化绘图和动态系统建模仿真功能于一体,是本科生解决公共基础课和专业课问题的“计算神器”。在本科生“MATLAB语言及其应用”课程中,通过科教融合方式开展课程教学,不断增强课堂教学的实效性;同时引入思政元素,开展课程思政教学,在帮助学生们掌握科学计算语言的同时,培养其创新思维,塑造其科学文化素养,取得了良好教学效果。本课程采用的科教融合与课程思政相结合的教学模式有助于我国拔尖创新人才的培养。

基于Java语言的自然数等差分拆的算法设计与实现

结合自然数等拆分拆项数首项和公差的数学模型,以自然数s=pk,为不小于4的偶数,自然数k=(p-1)q+r,(0≤r<p-1),k≥p,首项a1=(p-1)i+r(0≤i≤q-1),公差d=2(p-i)为例,在大数据背景下,基于Eclipse开发环境,用Java语言进行算法设计,从而精准得出某个大数在各种条件下的分拆项数和具体的分拆方案,验证了提出的数学模型的正确性。

基于Matlab免疫算法的畜禽屠宰中心选址方法研究

为了加快畜牧业产业化经营的进程,规范畜禽交易行为,合理布局建设畜禽屠宰中心,本研究基于免疫优化算法求解目标函数的方法,模拟了31个养殖区坐标,获取每个养殖区的需求度,使用Matlab软件工具箱来建模、求解,在31个养殖区中选取6个最优中心点为畜禽屠宰中心建设点。结果表明:采用免疫算法求解中心选址问题具有较好的收敛性,选址结果为(18,25,5,27,9,14),各养殖区需求量权重距离和为5.68×10^(5)。说明Matlab免疫算法适用于大量数据集的求解,模型及算法可行、有效。

基于算法语言的住宅总平面生成研究

文章以鄂西南地区的住宅为研究对象,以当地总平面特征为切入点,利用类型学与形态学方法归纳总结传统住宅的总平面特征。将传统住宅布局设计经验转化为算法模型,实现了鄂西南住宅总平面的智能化输出,针对鄂西南住宅活化的问题,提出了新思路、新方法与新策略。

面向新工科的“MATLAB语言及应用”课程教学改革与探索

在新工科建设背景下,文章以通信工程专业“MATLAB语言及应用”课程为例,分析了当前课程教学和考核方面存在的问题,从教学内容、教学模式和教学方法等方面进行改革和探索,提出了以学生为中心的多维教学模式,突出专业特色,促进科教融合,实行多元化考核,提升教学效果和质量,有助于培养学生的创新思维、工程实践水平和科学的问题研究能力。

基于MATLAB的赖特函数分区算法研究及实现

物理数学中的多数特殊函数可将复平面划分区域采用不同数值技术来计算。赖特函数在分数微积分及其工程应用中有着重要作用,作为一类新型特殊函数也可使用分区算法进行数值计算。通过研究赖特函数在大参数下的渐近展开式和公式中系数的计算方法,修正积分表达式及积分半径选择定理的错误,进一步改进完善复数域赖特函数的分区算法,并利用MATLAB软件进行编程仿真分析算法精度。实验结果表明,分区算法的适用性广,有良好逼近效果。

基于递归神经网络(RNN)的情绪分析算法在自然语言处理中的研究

一、引言自然语言处理(NLP)的核心目标是使计算机能够理解和处理人类语言,其中情感分析是NLP领域的重要分支,其主要用于解读和理解文本中的情感趋势,以实现对文本的情感分类或预测。早期采用简单RNN结构的情感分析算法在处理长期依赖关系上常面临梯度消失或梯度爆炸等问题,因此在处理复杂任务时其性能受到了限制。现在,长短时记忆网络(LSTM)在情感分析中展现出了强大的性能,提高了情感分析任务的准确率。

基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别研究

为了提高使用手机的安全性,以及防止手机银行密码的失窃,本文对基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别技术进行了深入的研究。Goertzel算法是估计双音多频(Dual Tone Multi-Frequency,DTMF)信号功率谱最经典、最实用的方法,DTMF拨号系统具有频域分析方便、抗干扰能力强等优点。该算法只估计DTMF信号两个特定频率点上的功率谱,即可从键盘上频率阵列的对应关系反推出按键值。

基于Matlab工具箱YALMIP的Dantzig-Wolfe分解算法实现研究

Dantzig-Wolfe分解算法(简称DW算法)是求解大规模具有分块结构线性规划的重要算法。该算法将问题分解成主子两级规划交替求解,计算过程烦琐,如何用计算机程序实现算法一直都是相关课程的重难点。文章采用Matlab语言,利用YALMIP工具箱的优化问题求解功能,尤其是通过YALMIP快捷获取主规划约束的对偶乘子,在考虑了子规划约束域存在极方向的情况下,构建了DW算法新的计算迭代形式,并通过一个算例的算法实现,验证了程序的可行性,为DW算法的相关教学与研究提供了素材。

数学建模中Matlab算法在工科专业课程中的教学应用

教学与实践证明,Matlab算法在数学建模中的应用实在是工科专业课程中的重要组成部分。从理论和实践角度探索者数学建模的关键定义,并揭示其在工科教育的实际应用和价值,表明工科专业课程对数学建模的需求。仔细解读Matlab算法的基本概念,并研究其在工科教育的实际应用,并以具体案例来突显其实质功能。结合数学建模与Matlab算法的教育策略,悉心分享如何利用其提高工科学习效果的教学案例。赋予目前的挑战,预见未来的发展后景,给出了进一步发展的建议,目的在于推动数学建模与Matlab算法在工科教育中的广泛应用与深入发展。

基于自然语言处理的声纹优化识别算法研究

电力行业是国民经济的重要组成部分,电力设备的运行状态与安全性对社会经济发展和人民生活有着重要的影响。传统的电力设备监测方法主要依靠人工巡检和传感器监测,存在效率低、成本高、监测范围有限等问题。随着语音技术的发展和应用的不断深入,人们对声音信息的获取、存储,以及分析的需求越来越高。在声音信息中,声纹是其重要组成部分之一,其能够记录说话者的口音特征等信息。因此,声纹的提取与分析对于语音信号的研究具有重要的意义。本文主要针对声纹的提取及优化问题进行研究。

一种在等值线图上任意截取剖面的Matlab语言算法

这里给出了一种在等值线图上任意截取剖面的 Matlab语言算法。通过在等值线图上直接用鼠标拾取剖面的端点 ,基于该算法的程序会搜索出符合所想要截取的剖面的坐标位置和等值线变量 ,并绘出所截剖面图 :剖面的方向是任意的 ,其条数也没有限制。

在波数域计算一维重磁异常导数的Matlab语言算法

利用Matlab内建的快速傅氏变换函数可以方便地在波数域计算重磁异常导数。介绍了基于Matlab语言的波数域求导的算法,给出了程序源代码,讨论了一些有助于提高计算精度的编程技巧。通过模型试验和数据分析,发现在计算垂向导数时波数域求导算法的精度比傅氏级数的精度有明显改善;而水平导数的计算,2种方法的精度相当。在某区钾盐勘探中,用该方法处理高精度重力剖面数据,取得了较好效果。

SM3国密算法在Android内核的汇编语言快速实现

基于Android平台,设计并实现SM3国密算法的汇编语言。首先,使用Java本地接口(Java Native Interface,JNI)技术开发Android系统应用,设置动态库文件的生成配置。然后,对SM3国密算法的汇编语言进行调用,获取SM3算法哈希值,生成动态库文件。在获取Android内核的操作权限后,将生成的动态库文件嵌入Android内核,从而进行SM3国密算法在Android内核的汇编语言快速实现。在Pixel 2上的测试结果表明,在Android系统使用汇编语言实现SM3算法具有更高的实现速率。

基于Matlab语言实现电磁场中的FDTD算法编程

首先总结FDTD算法中的两种典型边界条件的算法特点,然后提出用Matlab语言编程的步骤和应注意的问题,并结合具体例子讲解编程的方法,最后得出用Matlab语言对FDTD算法编程的几点结论。

模糊聚类分析算法的MATLAB语言实现

在Matlab平台上实现了模糊聚类分析算法的编制,并通过此程序对南宁华侨投资区农业经济类型进行区划。

基于BP神经网络算法的异步电机故障诊断系统研究

为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE值更低,仅为0.009163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。

遗传算法的改进及其MATLAB语言实现

提出遗传算法(GA)的一种改进算法———最优结果记录。使用MATLAB语言编制了GA及其改进算法的实现程序,用无人驾驶汽车智能控制器设计检验了改进算法的有效性。改进算法可以大幅度提高GA用于求解复杂动力问题的鲁棒性。

基于Deep Forest算法的对虾急性肝胰腺坏死病(AHPND)预警数学模型构建

为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。