检索结果-南通市图书馆

华中师范大学学报（自然科学版） 1995年第3期29卷 316-320页

作者：刘蓉刘守印何建民

探讨了一种实用的通用型ＰＩ自校正调节器，其主要特点是利用被控对象输出波形的“特征向量”整定ＰＩ参数．整定过程中将整定规律分段线性化，使得校正过程简单、调整速度快，并且由于专家知识的运用，对被控对象模型不要求精确辨识，... 详细信息

探讨了一种实用的通用型ＰＩ自校正调节器，其主要特点是利用被控对象输出波形的“特征向量”整定ＰＩ参数．整定过程中将整定规律分段线性化，使得校正过程简单、调整速度快，并且由于专家知识的运用，对被控对象模型不要求精确辨识，实用面广．

关键词：调节器自校正PI控制 PID控制控制器

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基于长短时记忆网络的人体姿态检测方法

计算机应用 2018年第6期38卷 1568-1574页

作者：郑毅李凤张丽刘守印华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

针对在循环神经网络(RNN)网络结构下较为遥远的历史信号无法传递至当前时刻的问题,长短时记忆(LSTM)网络作为RNN的一种变体被提出,在继承RNN对时间序列优秀的记忆能力的前提下,LSTM克服了这种时间序列的长期依赖问题,并在自然语言处理... 详细信息

针对在循环神经网络(RNN)网络结构下较为遥远的历史信号无法传递至当前时刻的问题,长短时记忆(LSTM)网络作为RNN的一种变体被提出,在继承RNN对时间序列优秀的记忆能力的前提下,LSTM克服了这种时间序列的长期依赖问题,并在自然语言处理与语音识别领域有较好的表现。对于人体行为动作中也存在作为时间序列的长期依赖问题与使用传统滑窗算法采集数据时造成的无法实时检测的问题,将LSTM扩展应用到人体姿态检测,提出了基于LSTM的人体姿态检测方法。通过目前智能手机中一般都带有的加速度传感器、陀螺仪、气压计和方向传感器实时采集的时序数据,制作了包含3 336条带有人工标注数据的人体姿态数据集,对行走、奔跑、上楼梯、下楼梯和平静五种日常持续性行为姿态与跌倒、起立、坐下和跳跃这四个突发行为姿态进行预测分类。对比LSTM网络与该研究领域内常用的浅层学习算法、深度学习全连接神经网络与卷积神经网络,实验结果表明,所提方法使用端对端的深度学习的方法相比基于所制作数据集的人体姿态检测算法模型的正确率提高了4.49个百分点,验证了该网络结构的泛化能力且更适合姿态检测。

关键词：长短时记忆网络人体姿态多传感器时序数据深度学习

基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析

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计算机应用 2020年第10期40卷 2838-2844页

作者：王昆郑毅方书雅刘守印华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079

方面级情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中,由于长文本存在的冗余和噪声问题,导致现有的方面级情感分析算法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分,分类不精准;而在方面分层为粗粒度和细粒... 详细信息

方面级情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中,由于长文本存在的冗余和噪声问题,导致现有的方面级情感分析算法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分,分类不精准;而在方面分层为粗粒度和细粒度方面的数据集上,现有的解决方案没有利用粗粒度方面中的信息。针对以上问题,提出基于文本筛选和改进BERT的算法TFN+BERT-Pair-ATT。该算法首先利用长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制相结合的文本筛选网络(TFN)从长文本中直接筛选出与粗粒度方面相关的部分语句;然后将部分语句按次序进行组合,并与细粒度方面相结合输入至在BERT上增加注意力层的BERT-Pair-ATT中进行特征提取;最后使用Softmax进行情感分类。通过与基于卷积神经网络(CNN)的GCAE(Gated Convolutional Network with Aspect Embedding)、基于LSTM的交互式注意力模型(IAN)等经典模型相比,该算法在验证集上的相关评价指标分别提高了3.66%和4.59%,与原始BERT模型相比提高了0.58%。实验结果表明,基于文本筛选和改进BERT的算法在长文本方面级情感分析任务中具有较大的价值。

关键词：方面级情感分析预训练模型长短时记忆神经网络注意力机制

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一种新的超准正交空时网格码及性能分析

华中师范大学学报（自然科学版） 2007年第3期41卷 358-363页

作者：窦俊辉王俊刘守印华中师范大学电子与信息工程系武汉430079

提出了一种新的超准正交空时网格码(SQOSTTC),这种新的超准正交空时网格码是在一种基于旋转因子的准正交空时分组码的基础上提出的,它可以取得全速率和完全分集,并且不增加编码和解码的复杂度.本文通过分析编码增益距离(CGD)和成对差错... 详细信息

提出了一种新的超准正交空时网格码(SQOSTTC),这种新的超准正交空时网格码是在一种基于旋转因子的准正交空时分组码的基础上提出的,它可以取得全速率和完全分集,并且不增加编码和解码的复杂度.本文通过分析编码增益距离(CGD)和成对差错概率,对新的超准正交空时网格码的性能进行了分析.理论分析和仿真实验结果表明,在相同的频谱利用率下,本文提出的超准正交空时网格码比Jafarkhani等人提出的超准正交空时网格码的性能有明显的提高.

关键词：超准正交空时网格码空时编码性能分析

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基于深度学习和行为数据的自控力评价研究

心理技术与应用 2022年第8期10卷 492-501页

作者：朱珠李萌欣代秀云陈娟梁皓东杨祯刘守印华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079 华中师范大学招生与就业工作处武汉430079 华中师范大学本科生院武汉430079 华中师范大学经济与工商管理学院武汉430079 中南财经政法大学金融学院武汉430073

自我控制能力(自控力)是个体适应社会、达成人生目标的一项重要能力。但目前心理学常用的任务实验和量表等方法需要消耗大量的时间成本和人力资源,同时研究对象的主观意识会影响评价结果的置信度。文章提出了一种基于深度学习LSTM(Long ... 详细信息

自我控制能力(自控力)是个体适应社会、达成人生目标的一项重要能力。但目前心理学常用的任务实验和量表等方法需要消耗大量的时间成本和人力资源,同时研究对象的主观意识会影响评价结果的置信度。文章提出了一种基于深度学习LSTM(Long Short-Term Memory)模型的自控力量化评价方法,该方法以大学生在校园内的一卡通行为数据为数据源,利用LSTM模型提取行为数据时序特征,在测试数据集上自控力评价结果与心理学量表法测量结果的相关系数为0.66,且能够消除研究对象的主观影响,适合学校进行大规模的学生自控力测评,具有重要的应用前景。

关键词：自我控制行为数据深度学习 LSTM

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罗茨风机数控加工系统的设计

华中师范大学学报（自然科学版） 1995年第4期29卷 451-454页

作者：王广君刘守印何建民中国地质大学华中师范大学

以８０９８单片机组成的龙门刨床数控加工系统为硬件基础，详细讨论了罗茨风机的转子模型及软件实现方法。

关键词：罗茨风机转子龙门刨床数控加工系统鼓风机

TP801/MCS-51单片机实验和仿真开发装置硬件设计

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华中师范大学学报（自然科学版） 1991年第3期25卷 291-294页

作者：刘守印何建民王银坤华中师范大学物理系

本文介绍了一种可以在Z80(TP801)单板机上使用的MCS-51系列单片机实验和仿真开发装置的硬件设计。

关键词：单片机实验仿真硬件单板机

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对企业财务内容控制现状研究

经营管理者 2015年第28期 76-77页

作者：刘守印神华准格尔能源有限责任公司

随着新形势下社会经济的迅速发展,现阶段企业的发展是我国社会主义市场经济发展的不竭动力,是我国市场经济建设的重要内容。复杂的经营环境和严峻的市场挑战成为了企业面临的最大挑战,因而创新发展企业财务内容控制体系有利于实现企业... 详细信息

随着新形势下社会经济的迅速发展,现阶段企业的发展是我国社会主义市场经济发展的不竭动力,是我国市场经济建设的重要内容。复杂的经营环境和严峻的市场挑战成为了企业面临的最大挑战,因而创新发展企业财务内容控制体系有利于实现企业的发展壮大。本研究通过对企业财务内容控制的现状和意义进行深入研究,详细阐述了新形势下企业财务内容控制过程中出现的问题,并提出了创新和完善企业财务内容控制的策略,以期为相关企业财务管理人员提供借鉴。

关键词：企业财务内部控制

TP801/MCS—51单片机实验和仿真开发装置软件设计

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同方期刊数据库

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华中师范大学学报（自然科学版） 1991年第3期25卷 295-298页

作者：何建民刘守印王银坤华中师范大学物理系

本文介绍了TP801/MCS-51单片机实验和仿真开发装置的监控程序和应用程序的设计思想和特点。

关键词：单片机实验仿真软件单片机

视频人脸图像质量评估及其在课堂点名系统中的应用

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计算机应用与软件 2018年第10期35卷 140-146,251页

作者：方冠男胡骞鹤方书雅刘守印华中师范大学物理科学与技术学院湖北武汉430079

班级课堂考勤是课堂管理的有效手段之一,可以有效地监督学生按时上课,保证课堂的教学质量。近年来,深度学习在静态图像人脸识别方面已经取得较大进展。但在课堂环境下的视频流中,课堂环境人脸位置不一、人体不停运动和姿态偏移较大等现... 详细信息

班级课堂考勤是课堂管理的有效手段之一,可以有效地监督学生按时上课,保证课堂的教学质量。近年来,深度学习在静态图像人脸识别方面已经取得较大进展。但在课堂环境下的视频流中,课堂环境人脸位置不一、人体不停运动和姿态偏移较大等现象会导致关键帧中检测到的部分人脸区域存在人脸尺寸较小、运动模糊与像素低等问题。在传统人脸识别系统中引入人脸图像质量评估方法。通过该评估方法自动筛选出关键帧中人脸特征明显的图像,以保证人脸识别系统在课堂环境中的有效性和鲁棒性。实验结果表明,该人脸质量评估方法可以准确地过滤人脸特征不明显的关键帧,有效地提高了人脸识别系统的准确率,大大提高了课堂点名的效率。

关键词：课堂点名人脸识别人脸喷量评估视频流深度学习