检索结果-南通市图书馆

基于ALBERT-Seq2Seq-Attention模型的数字化档案多标签分类

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湖州师范学院学报 2024年第2期46卷 65-72页

作者：王少阳成新民王瑞琴陈静雯周阳费志高湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000

针对现有的数字化档案多标签分类方法存在分类标签之间缺少关联性的问题,提出一种用于档案多标签分类的深层神经网络模型ALBERT-Seq2Seq-Attention.该模型通过ALBERT(A Little BERT)预训练语言模型内部多层双向的Transfomer结构获取进... 详细信息

针对现有的数字化档案多标签分类方法存在分类标签之间缺少关联性的问题,提出一种用于档案多标签分类的深层神经网络模型ALBERT-Seq2Seq-Attention.该模型通过ALBERT(A Little BERT)预训练语言模型内部多层双向的Transfomer结构获取进行文本特征向量的提取,并获得上下文语义信息;将预训练提取的文本特征作为Seq2Seq-Attention(Sequence to Sequence-Attention)模型的输入序列,构建标签字典以获取多标签间的关联关系.将分类模型在3种数据集上分别进行对比实验,结果表明:模型分类的效果F1值均超过90%.该模型不仅能提高档案文本的多标签分类效果,也能关注标签之间的相关关系.

关键词： ALBERT Seq2Seq Attention 多标签分类数字化档案

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基于帧变换的与文本无关语种辨识系统的实现

微电子学与计算机 2004年第12期21卷 131-134页

作者：成新民湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000

从基于GMM的与文本无关语种辨识系统的帧似然概率的统计特性出发,提出了针对语种辨识的GMM模型训练的新方法以及一种对目标和非目标模型帧似然概率进行补偿变换的方法。理论分析和实验结果表明,与GMM常用的最大似然穴ML雪变换相比,该变... 详细信息

从基于GMM的与文本无关语种辨识系统的帧似然概率的统计特性出发,提出了针对语种辨识的GMM模型训练的新方法以及一种对目标和非目标模型帧似然概率进行补偿变换的方法。理论分析和实验结果表明,与GMM常用的最大似然穴ML雪变换相比,该变换能使系统提高辨识率达2.0%,因此,证明了该变换能够改善基于GMM的语种辨识系统的识别率。

关键词：语种辨识混合高斯模型帧似然概率

基于SpringBoot的场车定员定位云服务管理系统设计与开发

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湖州师范学院学报 2022年第4期44卷 52-57页

作者：杜龙心林建超成新民湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 湖州市特种设备检测研究院浙江湖州313000

为实现对工厂厂区、旅游景区、游乐场所等特定区域专用机动车辆的监管,提出一种在Java环境下,基于SpringBoot后端框架的场车定员定位云服务管理系统.该系统采用Vue轻量级前端框架,通过页面数据完成双向绑定,实现动态变化,集成Redis缓存... 详细信息

为实现对工厂厂区、旅游景区、游乐场所等特定区域专用机动车辆的监管,提出一种在Java环境下,基于SpringBoot后端框架的场车定员定位云服务管理系统.该系统采用Vue轻量级前端框架,通过页面数据完成双向绑定,实现动态变化,集成Redis缓存技术,提升数据读取速度和Shiro JWT框架,为系统的安全防护提供保障.该系统可对云端数据库接收到的GPS定位数据进行数据分析,利用高德地图进行可视化展示,并通过移动端发送人脸数据进行人脸校验,最终实现轨迹回放、人脸识别、数据分析等功能.

关键词：场车定员定位 SpringBoot框架 Vue框架

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基于混沌理论的碰摩声发射特征分析与源定位

中国机械工程 2011年第9期22卷 1013-1017页

作者：成新民胡峰邓艾东赵力湖州师范学院湖州313000 东南大学火电机组振动国家工程研究中心南京210096

根据混沌信号处理理论,研究分析了关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵等转子碰摩声发射源的非线性动力学特征量的特性。并将这些特征量作为神经网络的输入,研究了碰摩声发射源的定位问题。实验结果表明,该方法能较好地解决碰摩... 详细信息

根据混沌信号处理理论,研究分析了关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵等转子碰摩声发射源的非线性动力学特征量的特性。并将这些特征量作为神经网络的输入,研究了碰摩声发射源的定位问题。实验结果表明,该方法能较好地解决碰摩声发射源定位问题,为转子碰摩故障诊断提供依据。

关键词：声发射定位碰摩混沌神经网络

基于代数网络和混沌参数的碰摩声发射源定位方法研究

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振动工程学报 2011年第3期24卷 287-293页

作者：成新民胡峰邓艾东赵力湖州师范学院信息与工程学院浙江湖州313000 东南大学火电机组振动国家工程研究中心江苏南京210096

针对时差定位法受不同模式波速度差异及波形传播畸变等因素影响的问题,将神经网络技术应用到声发射源定位中。为了克服传统BP算法训练时间长和精度不够高的缺点,提出代数神经网络概念,在网络训练阶段引入代数算法,将复杂的非线性优化问... 详细信息

针对时差定位法受不同模式波速度差异及波形传播畸变等因素影响的问题,将神经网络技术应用到声发射源定位中。为了克服传统BP算法训练时间长和精度不够高的缺点,提出代数神经网络概念,在网络训练阶段引入代数算法,将复杂的非线性优化问题转化为简单的代数方程组求解问题,直接获得最优点,大大缩短了网络的学习时间。同时作为定位特征研究分析了转子碰摩声发射信号的非线性动力学特性,提出了关联维数、最大Lyapunov指数和K o lm ogorov熵等声发射源的非线性动力学新特征,并将其作为神经网络的输入定位特征。实验结果表明,利用这些声发射源的非线性动力学特征和神经网络结合能较好地解决了碰摩声发射源定位问题,为转子碰摩故障诊断提供依据,具有良好的应用前景和进一步研究的价值。

关键词：声发射定位碰摩混沌代数神经网络