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基于知识图谱的智能包装研究现状与发展趋势分析 被引量:13
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作者 李祎 肖敦逸 +1 位作者 吴岳忠 孙翱魁 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第19期243-253,共11页
目的运用知识图谱可视化呈现智能包装目前研究现状,并探究其未来发展趋势,为行业相关从业者提供参考。方法以CNKI数据库"智能包装"中文核心期刊文献为研究样本,利用CiteSpace知识图谱可视化分析软件,对研究样本数据从作者、... 目的运用知识图谱可视化呈现智能包装目前研究现状,并探究其未来发展趋势,为行业相关从业者提供参考。方法以CNKI数据库"智能包装"中文核心期刊文献为研究样本,利用CiteSpace知识图谱可视化分析软件,对研究样本数据从作者、机构、关键词、时间等维度进行整体分析,再结合传统文献分析方法,进行重要文献内容的深入分析。结果总结得到智能包装3个发展阶段(缓慢起步期、快速发展期和回落稳定期),目前4个重要发展领域(智能包装、包装技术、传感器和包装设计),以及信息系统集成化的发展趋势。结论智能包装的发展将与虚拟现实技术、物联网、系统集成等进行融合,在可预见的未来仍具有可观的发展前景,为包装行业差异化竞争、可持续发展和转型升级提供参考和启示。 展开更多
关键词 智能包装 知识图谱 CITESPACE 可视化分析
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基于知识图谱的包装领域智能问答系统的设计 被引量:7
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作者 吴岳忠 沈雪豪 +2 位作者 肖发龙 邓芝一 李长云 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第15期203-210,共8页
目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识信息检索不精准等问题,设计一个基于知识图谱的包装领域智能问答系统。方法采用知识图谱、智能问答、自然语言处理、深度学习和个性化推荐等技术,对互联网上各类包装领域... 目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识信息检索不精准等问题,设计一个基于知识图谱的包装领域智能问答系统。方法采用知识图谱、智能问答、自然语言处理、深度学习和个性化推荐等技术,对互联网上各类包装领域数据进行采集汇聚、抽取知识、融合计算,最终形成一个包装领域混合型智能问答系统。结果系统主要功能包括知识图谱、文本相似匹配、图像识别和自动问答,实现了包装领域大数据的知识卡片、语义搜索和沉浸问答。结论该系统使用方便,通过问答方式,一站式快速按需获取多视图、多维度包装领域数据,提升了行业的数字化、信息化和智能化水平。 展开更多
关键词 包装领域大数据 知识图谱 智能问答系统 语义搜索
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一种上下文信息融合的安全帽识别算法
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作者 肖立华 徐畅 +5 位作者 商浩亮 罗仲达 吴小忠 马小丰 江志文 陈俊杰 《计算机与现代化》 2023年第1期114-119,共6页
为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学... 为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学习能力。首先,为解决特征鉴别力不足的问题,提出局部上下文感知模块和全局上下文融合模块。局部上下文感知模块能够融合人体头部信息和安全帽信息获取具有鉴别力的特征表示;全局上下文融合模块将高层的语义信息与浅层特征融合,提升浅层特征的抽象能力。其次,为了解决小目标识别问题,提出使用多个不同的目标检测模块分别识别不同大小的目标。在构建的复杂施工场景下的安全帽识别数据集上的实验结果表明:提出的2个模块将mAP提高了11.46个百分点,安全帽识别的平均精度提高了10.55个百分点。本文提出的方法具有速度快、精度高的特点,为智慧工地提供了有效的技术解决方案。 展开更多
关键词 智慧工地 安全帽识别 目标检测 一阶段 上下文 信息融合
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动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法 被引量:1
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作者 王鸿宇 吴岳忠 +1 位作者 陈玲姣 陈茜 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第3期208-217,共10页
目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法... 目的移动智能体在执行同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的复杂任务时,动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱,系统定位精度下降,为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。方法首先,以YOLOv5s为基础,将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络,可以减少参数、加快运行速度,同时与ORB-SLAM2系统相结合,在提取ORB特征点的同时获取语义信息,并剔除先验的动态特征点。然后,结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。最后,仅用静态特征点对相机位姿进行估计。结果在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,在高动态序列下的ATE和RPE都减少了90%以上,与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比,在保证定位精度和鲁棒性的同时,跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰,为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。 展开更多
关键词 视觉SLAM 动态场景 目标检测 光流法 对极几何约束
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基于改进UNet的脑肿瘤图像分割算法
5
作者 吴瑜祺 曾志高 +2 位作者 朱艳辉 易胜秋 袁鑫攀 《信息与电脑》 2024年第2期51-55,共5页
脑肿瘤图像采用传统方法难以实现高精度分割,而手动分割图像费时费力,为此提出一种基于改进UNet的脑肿瘤图像分割算法。首先,在模型的上采样部分嵌入注意力机制,提高主要特征权重;其次,使用迁移学习增强模型泛化能力;最后,进行实验分析... 脑肿瘤图像采用传统方法难以实现高精度分割,而手动分割图像费时费力,为此提出一种基于改进UNet的脑肿瘤图像分割算法。首先,在模型的上采样部分嵌入注意力机制,提高主要特征权重;其次,使用迁移学习增强模型泛化能力;最后,进行实验分析。实验结果表明,该算法在脑肿瘤图像分割上具有更好的效果。 展开更多
关键词 图像分割 脑肿瘤 注意力机制 深度学习
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基于多任务学习的知识库问答方法
6
作者 金书川 朱艳辉 +2 位作者 沈加锐 满芳藤 张志轩 《湖南工业大学学报》 2024年第3期38-44,共7页
针对知识库问答传统流水线方法中容易出现错误传递且不同子任务之间缺乏联系的问题,提出一种新的知识库问答系统方法,将多任务学习引入知识库问答系统,从而改进知识库问答系统效果。让多个子任务共享一个编码器,促使模型学习到更好的底... 针对知识库问答传统流水线方法中容易出现错误传递且不同子任务之间缺乏联系的问题,提出一种新的知识库问答系统方法,将多任务学习引入知识库问答系统,从而改进知识库问答系统效果。让多个子任务共享一个编码器,促使模型学习到更好的底层表达,提高了模型的泛化能力。在CCKS2022-CKBQA任务上的实验结果表明,所提方法取得了较好的效果。 展开更多
关键词 知识库问答 自然语言处理 BERT 多任务学习
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基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究 被引量:4
7
作者 朱艳辉 李飞 +2 位作者 胡骏飞 钱继胜 王天吉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期145-150,共6页
实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三... 实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。 展开更多
关键词 实体关系抽取 三支决策 支持向量机(SVM) K最近邻(KNN) softmax函数
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反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别 被引量:7
8
作者 朱艳辉 李飞 +2 位作者 冀相冰 曾志高 徐啸 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期820-830,共11页
领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得... 领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得到语料文档向量,使用马哈拉诺比斯距离计算领域语料与通用语料的语义相似性,针对每个专业领域样本分别取K个语义最相似的通用领域样本进行语义迁移学习,构建多个迁移语料集。然后,使用BiLSTM-CNN-CRFs网络模型对迁移语料集进行领域命名实体识别,并对识别结果进行评估和前馈,根据反馈结果选取合适的K值,作为语义迁移学习的最佳阈值。以包装领域和医疗领域为例进行实验验证,结果表明:本文方法取得了很好的识别效果,可以有效解决专业领域语料匮乏问题。 展开更多
关键词 领域命名实体识别 反馈式K近邻 语义迁移学习 深度学习 卷积神经网络 文档向量 马哈拉诺比斯距离 包装领域 医疗领域
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基于数控机床设备故障领域的命名实体识别 被引量:12
9
作者 王欢 朱文球 +2 位作者 吴岳忠 何频捷 万烂军 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期476-482,共7页
为了给数控机床故障的精准诊断提供保障,延长数控机床使用周期,以数控机床历史维修记录为研究对象,对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究.在分析历史维修记录中的故障描述特点后,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirecti... 为了给数控机床故障的精准诊断提供保障,延长数控机床使用周期,以数控机床历史维修记录为研究对象,对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究.在分析历史维修记录中的故障描述特点后,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory, BLSTM)与具有回路的条件随机场(Conditional random field with loop, L-CRF)相结合的命名实体识别方法.首先,对输入语句进行分词和标注,使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练,将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列;然后,将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息;最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列.实验结果表明,该方法明显优于其他命名实体识别方法,为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础. 展开更多
关键词 数控机床 设备故障 双向长短期记忆网络 具有回路的条件随机场 命名实体识别
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改进生成对抗网络在图片数据生成中的应用 被引量:1
10
作者 孟辰 曾志高 +3 位作者 朱艳辉 朱文球 易胜秋 董丽君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期260-269,共10页
图片数据生成旨在根据现有的图片数据,产生与原始图片数据分布相似的图片数据。当前主流的生成对抗网络模型(generative adversarial networks,GAN)产生的图片数据质量较差,模型的训练总是遇到调试困难、训练不稳定、梯度消失、模式崩... 图片数据生成旨在根据现有的图片数据,产生与原始图片数据分布相似的图片数据。当前主流的生成对抗网络模型(generative adversarial networks,GAN)产生的图片数据质量较差,模型的训练总是遇到调试困难、训练不稳定、梯度消失、模式崩溃等一系列问题。根据稀疏表达结构和残差结构组合而成的生成器,残差结构组成的辨别器,提出了一种能够生成高质量图片的GAN模型。根据分支网络模型构成的生成器,设计了多种类图片数据生成模型,可以使用一个模型同时训练生成多种类型的图片数据。为了更好地对数据进行训练,设计了一种动态匀速下降学习率,能够根据运行时间对学习率的衰减进行指导。在各个数据集上的实验结果表明,改进模型结构在图像数据生成上比其他算法更加稳定、鲁棒,能够生成更高质量的图片数据。 展开更多
关键词 图片数据生成 生成对抗网络(GAN) 残差结构 动态学习率
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基于改进型遗传算法的六自由度机械臂轨迹优化 被引量:12
11
作者 郝晗 文志强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第12期56-59,共4页
针对机械臂在物体的搬运过程中,机械臂运行缓慢,自动化生产时间加长,不利于生产实时性的处理。所以提出一种基于改进型遗传算法的六自由度机械臂轨迹优化算法。首先,建立机械臂运动学模型,采用D-H参数法对各个关节进行运动学正逆解计算... 针对机械臂在物体的搬运过程中,机械臂运行缓慢,自动化生产时间加长,不利于生产实时性的处理。所以提出一种基于改进型遗传算法的六自由度机械臂轨迹优化算法。首先,建立机械臂运动学模型,采用D-H参数法对各个关节进行运动学正逆解计算;然后,通过三阶B样条多项式轨迹插值规划运动轨迹;以时间最优为准则,在传统遗传算法的基础上,通过改进初始种群生成方式、交叉算子与变异算子的构造过程,得到改进型遗传算法并采用其对运动轨迹进行优化;最后,通过罚函数解决运动学约束问题,通过仿真实验验证相较于传统遗传算法优化后的轨迹,适应度值增加了3.6%,轨迹运行时间减少了0.25s,而且与其他改进型遗传算法优化后的轨迹运行时间相比较也有所减少。证明该算法能够有效地减少轨迹运行时间,提高机械臂生产效率。 展开更多
关键词 机械臂 D-H参数 三阶B样条插值 轨迹优化 自适应算法 遗传算法
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绿色包装材料研究进展 被引量:17
12
作者 袁晓宝 刘雅婷 +3 位作者 陈妮 吴岳忠 刘跃军 孙翱魁 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第7期87-94,共8页
目的 为更好地推动绿色包装材料的研发及利用,综述以纸包装、金属包装、玻璃包装和可降解塑料包装为代表的绿色包装材料的研究进展,以及国内外针对不同类型材料的回收体系。方法 主要总结可降解材料在应用方面存在的一些问题和不同降解... 目的 为更好地推动绿色包装材料的研发及利用,综述以纸包装、金属包装、玻璃包装和可降解塑料包装为代表的绿色包装材料的研究进展,以及国内外针对不同类型材料的回收体系。方法 主要总结可降解材料在应用方面存在的一些问题和不同降解机理材料之间存在的差异,介绍4种绿色包装材料的市场地位和回收系统的改进措施。结果 目前绿色包装材料的制造工艺及回收体系仍有较大的改进空间,开发经济型的环保材料并改进材料回收处理工艺对当今环境污染的防治具有重要意义。结论 传统包装材料会持续占有较大市场份额,随着可降解材料研究的深入或将逐步代替传统塑料,成为未来的主流包装材料。 展开更多
关键词 绿色包装 可降解材料 可回收材料 材料回收体系
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基于多任务学习的短文本实体链接方法 被引量:7
13
作者 詹飞 朱艳辉 +4 位作者 梁文桐 张旭 欧阳康 孔令巍 黄雅淋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期315-320,共6页
实体链接是明确文本中实体指称的重要手段,也是构建知识图谱的关键技术,在智能问答、信息检索等领域中具有重要作用,但由于短文本的上下文语境不丰富、表达不正式、语法结构不完整等特点,现有的短文本实体链接方法准确率较低。提出一种... 实体链接是明确文本中实体指称的重要手段,也是构建知识图谱的关键技术,在智能问答、信息检索等领域中具有重要作用,但由于短文本的上下文语境不丰富、表达不正式、语法结构不完整等特点,现有的短文本实体链接方法准确率较低。提出一种新的短文本实体链接方法,将多任务学习方法引入短文本实体链接过程中,从而增强短文本实体链接方法的效果。在此基础上,构建多任务学习模型,将短文本实体链接作为主任务,并引入实体分类作为辅助任务,促使模型学习到更加通用的底层表达,提高模型的泛化能力,优化模型在短文本实体链接任务中的表现。在CCKS2020测评任务2提供的数据集上的实验结果表明,辅助任务的引入能够缓解短文本实体链接过程中信息不充分的问题,且该多任务学习模型的F值为0.894 9,优于基于BERT编码器的单任务实体链接模型。 展开更多
关键词 短文本实体链接 多任务学习 实体分类 辅助任务 底层表达
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基于注意力机制的包装命名实体识别 被引量:6
14
作者 冀相冰 朱艳辉 +2 位作者 徐啸 梁文桐 詹飞 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第15期24-29,共6页
目的为了解决包装行业相关文本命名实体识别困难问题,提出在BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)神经网络中加入注意力机制(Attention)和字词联合特征,构建一种基于注意力机制的BiLSTM深度学习模型(简称Attention-BiLSTM),以... 目的为了解决包装行业相关文本命名实体识别困难问题,提出在BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)神经网络中加入注意力机制(Attention)和字词联合特征,构建一种基于注意力机制的BiLSTM深度学习模型(简称Attention-BiLSTM),以识别包装命名实体。方法首先构建包装领域词典匹配包装语料中词语的类别特征,同时将包装语料转换为字特征和词特征联合的向量特征,并且在过程中加入POS(词性)信息。然后将以上特征联合馈送到BiLSTM网络,以获取文本的全局特征,并利用注意力机制获取局部特征。最后根据文本的全局特征和局部特征使用CRF(Conditional Random Field)解码整个句子的最优标注序列。结果通过对《中国包装网》新闻数据集的实验,获得了85.6%的F值。结论所提方法在包装命名实体识别中优于传统方法。 展开更多
关键词 命名实体识别 包装 注意力机制 BiLSTM 字词联合特征
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基于深度学习多模型融合的医疗命名实体识别 被引量:4
15
作者 梁文桐 朱艳辉 +2 位作者 詹飞 冀相冰 张旭 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第10期162-168,229,共8页
针对医疗命名实体识别中单一模型获取文本语义特征不足的问题,提出基于深度学习多模型融合的医疗命名实体识别方法。提出一种基于变异系数的加权投票算法,构建基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-MNER... 针对医疗命名实体识别中单一模型获取文本语义特征不足的问题,提出基于深度学习多模型融合的医疗命名实体识别方法。提出一种基于变异系数的加权投票算法,构建基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-MNER、IDCNN(Iterated Dilated Convolution Neural Networks)-MNER、GAT(Graph Attention Networks)-MNER的融合模型,然后提出一种基于历史信息的实体纠错算法优化融合结果。以2019年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2019)中文电子病历医疗实体识别语料作为实验数据,实验结果表明,该方法获得了较好的识别效果,精确率、召回率和F1值分别达到89.56%、82.77%和86.03%。 展开更多
关键词 命名实体识别 深度学习 融合模型 语义特征 电子病历
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基于SoftLexicon的医疗实体识别模型 被引量:3
16
作者 张旭 朱艳辉 +1 位作者 梁文桐 詹飞 《湖南工业大学学报》 2021年第5期77-84,共8页
为了解决在中文电子病历命名实体识别任务中,基于字符粒度NER方法对序列信息遗漏的问题,以及引入外部词典资源方法所带来的运算效率问题,提出一种基于SoftLexicon的医疗实体识别模型。首先,将输入序列中的每个字符映射到一个稠密向量中... 为了解决在中文电子病历命名实体识别任务中,基于字符粒度NER方法对序列信息遗漏的问题,以及引入外部词典资源方法所带来的运算效率问题,提出一种基于SoftLexicon的医疗实体识别模型。首先,将输入序列中的每个字符映射到一个稠密向量中;接下来,引入外部词典资源,为每个字符构造SoftLexicon特征,并将其添加到对应的字向量表示中;然后,将这些增强的字符表示放入Bi-LSTM和CRF层,以获得最终的识别结果。该模型既能有效捕捉句子序列中字符的特征,提取上下文之间的依赖关系,又能实现标签预测的顺序性。以CCKS-2020医疗命名实体识别评测任务提供的电子病历数据作为实验数据集,实验结果表明,与基于字符粒度的传统NER方法相比,所提方法在实体识别性能和效率上都显著提高。 展开更多
关键词 中文电子病历 命名实体识别 SoftLexicon BiLSTM CRF
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间接零点漂移消除法的直流系统绝缘监测研究 被引量:10
17
作者 钱烈江 李长云 +1 位作者 徐曦 崔兆蕾 《自动化仪表》 CAS 2018年第12期26-30,共5页
针对目前传统的直流系统(绝缘)监测方式的误报和漏报等缺陷,提出了一种新型的直流系统绝缘监测解决方案,即间接零点漂移消除法。该方法通过快速地多次换极投切采样电阻,获得短时的多组数据。利用传感器基准零漂、温漂漏电流的瞬态变化... 针对目前传统的直流系统(绝缘)监测方式的误报和漏报等缺陷,提出了一种新型的直流系统绝缘监测解决方案,即间接零点漂移消除法。该方法通过快速地多次换极投切采样电阻,获得短时的多组数据。利用传感器基准零漂、温漂漏电流的瞬态变化可忽略的特性来获得系统漏电流的准确值,消除了传感器自身因环境变化带来的基电流变化,从而准确地计算出系统绝缘电阻的真实值。间接零点漂移消除法克服了因传感器的零点漂移、温度漂移导致的计算绝缘电阻值失真的问题,解决了由此带来的系统漏报、误报,以及传统检测方式存在的检测盲点和误差较大的问题,提高了系统运行的可靠性与准确性。通过仿真试验搭建相关电路,获得了与实际情况相符合的结果,验证了该方式的可行性和安全性。 展开更多
关键词 直流系统 绝缘监测 零点漂移 巡检定位 故障检测
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中国包装产业大数据知识图谱应用系统的设计 被引量:7
18
作者 廖立君 吴岳忠 李长云 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第21期140-150,共11页
目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识不全面等问题,设计一个中国包装产业大数据知识图谱应用系统。方法从行业高度定义涵盖包装领域全生态的分类体系,结合人工智能中知识图谱的最新技术,对政府信息、工商信... 目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识不全面等问题,设计一个中国包装产业大数据知识图谱应用系统。方法从行业高度定义涵盖包装领域全生态的分类体系,结合人工智能中知识图谱的最新技术,对政府信息、工商信息、行业信息、学术论文、全球包装专利等互联网上各类数据进行自动采集汇聚,抽取出知识信息,融合成一个涵盖资讯、政策、会议、标准、论文、专利、企业、产品、高校、机构和专家等十几类信息的包装知识图谱知识库。结果系统主要功能包括数据采集、知识图谱和终端应用,实现了包装产业大数据的图谱探索、产业链图、数据报告和关联搜索。结论该系统使用方便,可从多视图、多维度获取包装产业相关数据,提升行业的数字化和信息化水平,加速中国包装行业的智能化产业升级,促进包装产业逐步向智能、绿色、集约、创新方向发展。 展开更多
关键词 包装产业大数据 知识图谱 图谱探索 关联搜索 全生态链
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基于医疗类别的电子病历命名实体识别研究 被引量:10
19
作者 李飞 朱艳辉 +2 位作者 王天吉 徐啸 冀相冰 《湖南工业大学学报》 2018年第4期61-66,共6页
基于电子病历命名实体识别对智慧医疗和医疗知识图谱的构建具有重要意义,提出一种基于医疗类别的命名实体识别方法。首先,针对电子病历语料中实体特点进行深度挖掘,将电子病历分为4类医疗类别;然后,对各医疗类别分别构建特征集,并使用... 基于电子病历命名实体识别对智慧医疗和医疗知识图谱的构建具有重要意义,提出一种基于医疗类别的命名实体识别方法。首先,针对电子病历语料中实体特点进行深度挖掘,将电子病历分为4类医疗类别;然后,对各医疗类别分别构建特征集,并使用条件随机场模型对身体部位、症状和体征、检查与检验、疾病与诊断、治疗等5类命名实体进行命名实体识别;最后,将基于医疗类别特征集识别效果和通用特征集的识别结果进行对比。实验结果表明,基于医疗类别的电子病历命名实体识别效果显著提升,可以满足应用需求。 展开更多
关键词 电子病历 命名实体识别 条件随机场 医疗类别
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基于关联规则及组合模型的面料需求预测 被引量:4
20
作者 李长云 李亭立 +3 位作者 何频捷 黎建波 王松烨 毛鑫鑫 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第35期15697-15707,共11页
由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。首先构... 由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。首先构建Apriori面料型号关联模型,挖掘多批多类面料间的型号关联规则;然后构建Prophet时间序列模型与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型Prophet-LSTM,结合其在解决面料需求预测问题上的优势;最后将挖掘出的高关联面料型号历史需求数据作为输入,采用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化组合模型权值系数,进行关联面料需求量预测。使用均方根误差(root mean squared error,RMSE)及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)作为评价指标设计对比实验,实验结果表明:采用量子粒子群优化的QPSOProphet-LSTM面料需求预测模型RMSE较Prophet降低5.464,较LSTM降低1.184;MAE较Prophet降低4.261,较LSTM降低0.819,需求预测精度更高,支持服装企业面料柔性生产。 展开更多
关键词 需求预测 APRIORI 关联分析 PROPHET LSTM 量子粒子群算法
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