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基于深度学习的微博文本情感分析研究与应用

基于深度学习的微博文本情感分析研究与应用

作者：赖敏剑南昌大学

学位级别：硕士

近年来,随着移动互联网的快速发展,微博等社交媒体在中国已经成为网络民众获取和分享信息的重要平台。微博平台中的许多文本包含丰富的情感信息,对微博文本进行情感分析对于政府引导舆情走势和企业调研产品市场具有重要意义。情感分析... 详细信息

近年来,随着移动互联网的快速发展,微博等社交媒体在中国已经成为网络民众获取和分享信息的重要平台。微博平台中的许多文本包含丰富的情感信息,对微博文本进行情感分析对于政府引导舆情走势和企业调研产品市场具有重要意义。情感分析的任务是挖掘文本中蕴含的情感倾向,对文本情感极性进行分类,是自然语言处理领域研究的重要问题。通过分析先前的研究成果,发现目前的情感分析方法存在对文本特征提取不足和忽视类别标签中的语义信息等问题,在前人工作的基础上,本文提出了两种文本情感分析的改进方法:(1)为了丰富文本特征,本文提出了一个结合有序神经元长短期记忆网络(ON-LSTM)和多重注意力形成的OCMA模型用于文本情感分析。该模型使用预训练语言模型Ro BERTa生成动态词向量,丰富词语特征。结合ON-LSTM网络,提取文本层级结构的句法特征,丰富文本全局特征。通过在Text CNN网络的卷积层前后嵌入注意力机制优化提取文本局部依赖过程,丰富文本局部特征。在微博评论数据集Simplifyweibo＿4＿moods和微博情绪分类数据集SMP2020上的实验结果表明,该模型相比于基准模型在两个数据集上的准确率分别提高了5.07%和5.75%。(2)为了提取类别标签中的语义信息,本文提出了一种基于交互注意力和多通道卷积的文本情感分析模型。模型在OCMA上进行改进,使用Bi LSTM网络提取从原文本筛选出的情感词文本和经过语义扩充的类别标签文本特征,通过类别标签文本特征利用交互注意力为情感词文本特征重新分配权重,将标签语义信息融入情感词文本中,然后通过多通道卷积网络结合多头注意力机制提取文本深层次特征。在Simplifyweibo＿4＿moods和SMP2020数据集上实验表明,模型准确率再次提升了1.23%和0.88%。(3)设计并实现微博文本情感分析系统。将上述改进后的情感分析模型算法应用到系统中,系统可对提交的数据集进行管理和预处理,用户可选择不同的算法进行情感分析,分析结果将以多种方式进行展示。

关键词：情感分析特征提取交互注意力机制循环神经网络卷积神经网络

多模态MRI瘤周水肿生境分析定量评估胶质母细胞瘤患者MGMT甲基化及长期预后的研究

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多模态MRI瘤周水肿生境分析定量评估胶质母细胞瘤患者MGMT甲基化...

作者：焦凯剑湖北医药学院

学位级别：硕士

背景:甲基化状态的变化严重影响了胶质母细胞瘤患者的治疗和预后,这是因为它涉及到甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶(Methylation status of O6-methylguanin e-DNA methyltransferase,MGMT)。多模态磁共振影像技术可以非侵入性地定量研究肿瘤... 详细信息

背景:甲基化状态的变化严重影响了胶质母细胞瘤患者的治疗和预后,这是因为它涉及到甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶(Methylation status of O6-methylguanin e-DNA methyltransferase,MGMT)。多模态磁共振影像技术可以非侵入性地定量研究肿瘤区域的异质性、微结构和微环境信息。然而,传统的影像分析方法在量化肿瘤空间异质性方面存在一些不可避免的缺陷。影像组学是一种新兴的计算机处理技术,它可以对肿瘤区域进行微细量化,生成组学特征,以研究微观环境。磁共振“生境成像”技术是一种新兴的可视化技术,可以可视化肿瘤演变与诊疗中微环境关键组分功能异质性。在肿瘤生态学理论的驱动下,景观生态学分析技术有望成为定量解析生境图像大尺度斑块特征的新方法,从而揭示肿瘤预后差异的生态学机制。将这两种技术结合起来,可以为术前精准评估胶质母细胞瘤患者的治疗和预后提供新的思路。目的:基于多模态磁共振影像--增强磁共振扫描(T1 Contrast Enhanced,T1C E)、液体衰减恢复成像(Fluid Attenuated Inversion Recovery,FLAIR)和各向异性分数(Fractional Anisotropy,FA)的胶质母细胞瘤栖息地区域及瘤周水肿区域进行构建影像组学机器学习模型预测胶质母细胞瘤患者的MGMT甲基化状态,并探究其与长期预后生存的相关性,进一步探究生境区域对患者预后的意义。方法:本研究采用了回顾性设计,收集了来自多个医疗中心的551例胶质母细胞瘤患者的术前多模态磁共振影像数据集。数据集随机分为训练集(385名患者)和验证集(166名患者)以进行模型验证。同时收集了患者的临床特征信息和总生存时间(Overall Survival,OS)以评估长期预后。利用深度学习技术对结构图像进行全自动分割,将肿瘤区域划分为水肿区域、坏死区域和增强区域。通过皮尔逊相关性分析、最小冗余最大相关算法和Boruta组合特征降维方法进行特征筛选,再利用基于多个基础机器学习分类模型的stacking融合方法建立传统影像组学模型,得到传统影像组学评分(Tradition Radiomics score,T＿R score)。通过无监督聚类K-means算法利用肘部曲线确定最佳聚类数目,对栖息地区域进行影像组学特征提取并构建栖息地影像机器学习模型,获得栖息地影像评分(Habitat Radiomics score,H＿R score)。融合模型影像组学评分(Combine Habitat Radiomics score,CHR score)为前两个模型评分相加取平均。Delong检验比较三个模型间AUC值是否具有差异性。与栖息地区域相关的聚类特征和体素数目、百分比、模型评分以及临床特征信息等变量因素构建Cox模型,获得影响OS的独立危险因素将患者分为高风险组和低风险组,使用Log-rank test和Kaplan-Meier方法完成生存分析。模型的预测效能通过ROC曲线、标准曲线和决策曲线评价。结果:训练集和验证集胶质母细胞瘤患者临床特征信息无统计学差异。在以K=3为最佳聚类簇数,水肿区域被划分3个亚区用于提取影像组学特征构建H＿R模型。CHR模型在训练集(AUC:0.906,95%CI:0.873-0.934)、验证集(AUC:0.737,95%CI:0.663-0.802)的表现优于T＿R。校准曲线和决策曲线显示CHR在训练集、验证集中患者净受益均优于T＿R。栖息地影像聚类参数(silhouette score、Davies-Bouldin Index)、临床信息(年龄和MGMT)、H＿R score以及CHR score是OS的独立危险因素。结论:基于多模态磁共振成像的栖息地影像组学在预测胶质母细胞瘤患者M GMT基因的甲基化状态方面具有较高的准确性,联合传统影像组学能够进一步提高模型能力。同时,融合模型的预测得分和与栖息地相关的聚类参数是胶质母细胞瘤患者总生存时间的独立危险因素。期待与栖息地亚区相关的内容能够成为用于胶质母细胞瘤方面评估肿瘤异质性的新的生物标记物。

关键词：胶质母细胞瘤 MGMT 生境分析生存分析磁共振

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电子液压制动系统压力控制与制动舒适性研究

电子液压制动系统压力控制与制动舒适性研究

作者：刘天剑重庆理工大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,人们对车辆的智能程度和舒适性更加关注。线控制动技术作为实现汽车智能化与电动化关键执行技术,具有更快的建压速度和强大的控压能力,同时其实现了机械解耦,能够主动制动,为制动舒适性控制的实现提供了可能。本文以“电... 详细信息

随着社会的发展,人们对车辆的智能程度和舒适性更加关注。线控制动技术作为实现汽车智能化与电动化关键执行技术,具有更快的建压速度和强大的控压能力,同时其实现了机械解耦,能够主动制动,为制动舒适性控制的实现提供了可能。本文以“电机+减速机构”作为建压源的电子液压制动系统(Electro-Hydraulic Brake System,EHB)为研究对象,对其建模分析并研究了主缸压力控制算法,以实现压力的快速精准控制。最后对制动舒适性控制进行了研究。本文研究内容如下:(1)建立了线控制动系统和车辆动力学模,基于建立的EHB数学模型搭建了制动系统Simscape物理仿真模型;并选择了七自由度半车模型来描述车辆制动时的车身响应,为了更好的描述车辆制动停止状态采用了Lu Gre轮胎模型,为后续论文的开展奠定基础。(2)对EHB进行了分析并研究了主缸压力控制算法。首先对系统Simscape仿真模型进行了验证并分析了系统参数对系统动态特性的影响;研究了主缸压力滑模控制算法,仿真试验结果表明,与传统PI控制相比超调量几乎为零,具有更强的鲁棒性且消除了摩擦导致的系统平顶现象,能够实现目标信号的良好跟随。当跟踪压力过大时,系统摩擦会导致误差增加,且控制输出抖振明显。为此,通过RBF径向基神经网络对系统摩擦进行自适应逼近,提出了RBF神经网络自适应滑模压力控制算法,仿真试验表明其在各种压力跟随工况下,具有更小的稳态误差,系统输出抖振得到改善。(3)对制动过程进行分析并设计了制动舒适性控制策略。对制动过程分析发现制动后期对舒适性影响最大,因此以纵向冲击度为评价指标研究了减速度规划控制算法,仿真表明该算法能有效改善舒适性。考虑到制动距离增加以及系统滞后误差对制动安全性与舒适性的影响,本文首先提出了一个非线性递增修正函数对减速度规划算法进行修正;其次,以主缸压力及压力变化率为识别参数进行制动意图识别,实现了紧急制动下制动舒适性控制策略退出机制以保证安全性。仿真试验结果表明改进后的制动舒适性控制策略能有效改善制动舒适性。(4)通过硬件在环测试验证制动舒适性控制策略的有效性。基于某国产的快速原型控制器以及电子液压制动系统台架,设计了硬件在环测试方案并通过快速控制原型技术进行了制动舒适性试验。试验验证了算法能有效改善制动舒适性。

关键词：线控制动 RBF神经网络自适应滑模控制压力控制制动舒适性减速度规划控制

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Z世代大学生算法素养现状及培育路径

图书馆工作与研究 2024年第08期 38-45页

作者：朱咫渝吕梓剑浙江传媒学院图书馆暨南大学新闻与传播学院

文章在算法素养概念框架下，采用参与式观察和半结构化访谈方法，考察Z世代大学生在算法平台日常使用过程中的算法感知和应对行为。研究发现，大学生受到算法黑箱的困扰及算法智能化权力的操纵，并指出图书馆在信息素养教育实践中可从3... 详细信息

文章在算法素养概念框架下，采用参与式观察和半结构化访谈方法，考察Z世代大学生在算法平台日常使用过程中的算法感知和应对行为。研究发现，大学生受到算法黑箱的困扰及算法智能化权力的操纵，并指出图书馆在信息素养教育实践中可从3个方面着手培育大学生的算法素养，即提升信息环境认知力，引导大学生批判性审视算法系统；增强个人隐私保护力，指导大学生防范算法风险；提升驾驭算法技能，强化大学生算法应对能力。

关键词：算法素养 Z世代大学生算法感知算法应对图书馆

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张宣科技氢基竖炉生产工艺特点

炼铁 2024年第2期43卷 65-68页

作者：禹忠剑河钢集团张宣科技氢冶金公司河北宣化075100

张宣科技氢基竖炉在全球率先采用焦炉煤气COG生产直接还原铁DRI,设计矿比1.350,DRI含C<3.0%、金属化率≥92%,COG单耗低于650m^(3)/t,利用系数3.50t(m^(3).d),年产量55万t/a。以宣钢焦化厂副产品COG作为气源,还原气先经加热炉一次加热至9... 详细信息

张宣科技氢基竖炉在全球率先采用焦炉煤气COG生产直接还原铁DRI,设计矿比1.350,DRI含C少70%,粉尘排放量减少90%,SO_(2)排放减少50%。

关键词：氢基竖炉工艺特点球团矿零重整直接还原铁

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基于改进ORB的视觉里程计算法

控制与决策 2024年第3期39卷 819-826页

作者：翁剑鸿雷群楼陶杰鲁仁全广东工业大学自动化学院广州510006

ORB-SLAM 2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素,易造成尺度量化误差.针对这一缺陷,提出孪生过滤器算法.通过在对数极坐标系下进行描述子构造,减少其量化误差,并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子,利用该描述子距离实现过滤,从... 详细信息

ORB-SLAM 2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素,易造成尺度量化误差.针对这一缺陷,提出孪生过滤器算法.通过在对数极坐标系下进行描述子构造,减少其量化误差,并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子,利用该描述子距离实现过滤,从而提高特征点的尺度不变性,增强其匹配准确率.同时,针对ORB-SLAM 2的四叉树算法过度追求离散度而忽略特征点质量问题这一情况,提出深度有限四叉树算法.利用特征点提取阈值以及特征点所在金字塔层进行自适应深度阈值设置,减小弱特征点区域的划分次数,从而减少弱特征点提取数目.实验表明,所提出算法能够有效提高特征点离散度、正确匹配特征点数目和匹配精度,具有更高的轨迹精度.

关键词：视觉里程计四叉树算法孪生过滤器离散度 ORB-SLAM 2

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粗骨料超高性能混凝土疲劳损伤本构模型

建筑结构学报 2024年第9期45卷 89-99页

作者：李力剑徐礼华池寅余敏黄乐武汉大学土木建筑工程学院湖北武汉430072 江汉大学精细爆破国家重点实验室湖北武汉430056

超高性能混凝土材料疲劳损伤本构关系是其结构构件非线性疲劳分析的重要基础。运用连续介质损伤力学和弹塑性理论,根据加/卸载不可逆概念确立疲劳损伤准则,基于前期试验结果分析了粗骨料超高性能混凝土的疲劳损伤发展过程,构建了考虑粗... 详细信息

超高性能混凝土材料疲劳损伤本构关系是其结构构件非线性疲劳分析的重要基础。运用连续介质损伤力学和弹塑性理论,根据加/卸载不可逆概念确立疲劳损伤准则,基于前期试验结果分析了粗骨料超高性能混凝土的疲劳损伤发展过程,构建了考虑粗骨料掺量和钢纤维特征参数的疲劳损伤演化法则,采用经验塑性模型确定塑性变形的发展规律,建立了粗骨料超高性能混凝土弹塑性疲劳损伤本构模型,并基于有限元软件ABAQUS开发了UMAT子程序进行了数值实现与验证。结果表明:提出的本构模型普适性强,能准确预测超高性能混凝土的单轴受压疲劳性能、单轴受拉疲劳性能和常规三轴受压疲劳性能,研究成果可为粗骨料超高性能混凝土结构构件的抗疲劳设计和性态控制提供理论依据。

关键词：超高性能混凝土粗骨料疲劳损伤本构模型数值算法

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