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融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型

计算机研究与发展 2008年第6期45卷 1004-1010页

作者：张玥杰徐智婷薛向阳复旦大学计算机科学与工程系上海200433 上海市智能信息处理重点实验室上海200433

最大熵模型能有效整合多种约束信息,对于汉语命名实体识别具有很好的适用性.因此,将其作为基本框架,提出一种融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型.该模型集成局部与全局多种特征,同时为降低搜索空间并提高处理效率,而引入了启发式知... 详细信息

最大熵模型能有效整合多种约束信息,对于汉语命名实体识别具有很好的适用性.因此,将其作为基本框架,提出一种融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型.该模型集成局部与全局多种特征,同时为降低搜索空间并提高处理效率,而引入了启发式知识.基于SIGHAN 2008命名实体评测任务测试数据的实验结果表明,所建立的混合模式是一种组合统计模型与启发式知识的有效汉语命名实体识别模式.基于不同测试数据的实验说明,该方法针对不同测试数据源具有一致性.

关键词：命名实体识别最大熵模型局部特征全局特征启发式知识

神经元集群编码与方向判别的高阶相关性最大熵模型

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神经元集群编码与方向判别的高阶相关性最大熵模型

作者：刘博南京航空航天大学

学位级别：硕士

神经元集群的编码和方向判别是神经科学研究的基本课题。然而,神经元之间的高阶相关性对神经元集群的编码以及人脑方向判别具有很大的影响,这种影响往往不可忽视。最大熵模型可以有效的对已有数据进行刻画,求出概率分布,量化出高阶相关... 详细信息

神经元集群的编码和方向判别是神经科学研究的基本课题。然而,神经元之间的高阶相关性对神经元集群的编码以及人脑方向判别具有很大的影响,这种影响往往不可忽视。最大熵模型可以有效的对已有数据进行刻画,求出概率分布,量化出高阶相关性的作用。本文用最大熵模型探讨了脑科学中的方向判别问题,并在神经元层次上,对影响神经元集群活动的外界刺激和神经元整体响应(脉冲活动)之间的高阶相关性的进行了理论模型和实际试验的分析。本文的第一章中主要介绍了研究背景、最大熵原理、神经元集群与相关模型知识。第二章中,设计进行了相关方向判别试验,研究在不同的环境模式下(线条数量、颜色、宽度、长度)受试者对一组线条方向是否平行的判断情况,根据最大熵原理,利用通用迭代尺度算法(GIS),建立最大熵模型,求出相应的概率分布,同时利用熵的变化来对各个模型进行评价,发现环境条件相关性对人脑判别有较大的影响。第三章中,考虑时间对大脑方向判别的影响,利用包含时空关系的最大熵模型,并且考虑成对相关性的条件,利用Galuber model生成模拟数据,将模型概率与数据进行对比,检验模型的有效性。设计并进行相关试验,收集试验数据,研究时序问题的重要性,利用J-S距离与熵变比例量化出其对视觉判断的影响程度,表明时间相关性有一定影响,不可忽略。第四章中,从神经元层次研究神经元集群如何区分多个相近的外界刺激,基于指数型整合-放电模型(Exponential integrate-and-fire model),以含噪声的电流作为刺激,生成神经元集群的活动(脉冲),并且利用最大熵模型进行刻画,研究在放电模式下,不同的相关性对刺激的区分作用并用互信息比例衡量作用大小,发现时空相关性可以较为有效区分相似刺激。在第五章对整体的研究内容进行了总结,提出了需要改进的地方,以及相关研究的展望。

关键词：最大熵模型时空模型神经元集群概率分布高阶相关性

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基于最大熵模型的重庆市茶叶种植适宜性研究

广东蚕业 2022年第9期56卷 19-22页

作者：冷洪旭何静高荣生任照环重庆莱霆防雷技术有限责任公司重庆400023 重庆市防雷中心重庆401147

文章基于已有的茶叶区划成果,筛选出的影响茶叶种植分布的可能因子,利用最大熵模型和ArcGIS软件对重庆市茶叶种植适宜性进行研究。结果表明:茶叶种植适宜区占重庆总面积的58%;高适宜区主要分布在重庆西部的荣昌、大足、永川、铜梁、璧... 详细信息

文章基于已有的茶叶区划成果,筛选出的影响茶叶种植分布的可能因子,利用最大熵模型和ArcGIS软件对重庆市茶叶种植适宜性进行研究。结果表明:茶叶种植适宜区占重庆总面积的58%;高适宜区主要分布在重庆西部的荣昌、大足、永川、铜梁、璧山、合川,西南部的江津、綦江、万盛、南川,东北部的开州、巫溪,以及东南部的秀山、酉阳等地;影响重庆市茶叶分布的主要因素有气温年较差(31.06%)、海拔高度(26.24%)、≥10℃积温(10.15%)、年降水量(6.15%)、7月平均气温(5.38%)、湿润指数(5.02%)等。

关键词：茶叶最大熵模型影响因子适宜性评价

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基于特征选择和最大熵模型的汉语词义消歧

软件学报 2010年第6期21卷 1287-1295页

作者：何径舟王厚峰北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在... 详细信息

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在此基础上提出一套基于最大熵分类模型的自动特征选择方法,包括针对所有歧义词的统一特征模板选择和针对单个歧义词的独立特征模板优化算法.实验结果表明,使用自动选择的特征,不仅简化了特征模板,而且提高了汉语词义消歧的性能.与SemEval2007:task#5的最好成绩相比,该方法分别在微平均值MicroAve(micro-average accuracy)和宏平均值MacroAve(macro-average accuracy)上提升了3.10%和2.96%.

关键词：最大熵模型分类特征自动特征选择汉语词义消歧

基于地理信息系统和最大熵模型的青海省乌兰县鼠疫环境风险要素空间探测

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中华地方病学杂志 2016年第11期35卷 808-812页

作者：高孟绪王卷乐李一凡陶国维翟海涛许伟斯琴巴特中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 青海省乌兰县疾病预防控制中心乌兰817100

目的利用地理信息系统（GIS）和最大熵模型（Maxent）进行鼠疫的地理环境风险要素探测和空间分布预测。方法选取青海省乌兰县为研究区，利用GIS软件空间化处理得到鼠疫疫源地内主要宿主动物喜马拉雅旱獭位置点45处；根据喜马拉雅旱獭的... 详细信息

目的利用地理信息系统（GIS）和最大熵模型（Maxent）进行鼠疫的地理环境风险要素探测和空间分布预测。方法选取青海省乌兰县为研究区，利用GIS软件空间化处理得到鼠疫疫源地内主要宿主动物喜马拉雅旱獭位置点45处；根据喜马拉雅旱獭的生境特点，提取与分析包括高程、坡度、坡向、植被指数、地表温度、土地覆盖等与喜马拉雅旱獭相关的多源地理环境变量：利用最大熵模型和ArcGIS软件构建旱獭的空间分布预测模型，并研究与鼠疫疫情相关的环境风险要素。结果模型预测的受试者工作特征曲线下面积（AUC）平均值为0．904，标准偏差为0．077，模型总体精度良好；利用刀切法进行的环境风险要素分析表明，年均归一化植被指数、地表覆盖、高程对于喜马拉雅旱獭的空间分布影响最为重要，贡献率分别为51．6％、21．7％和12．4％：空间分布预测结果显示，颜色由蓝到红的区域喜马拉雅旱獭存在的可能性逐渐增大。鼠疫发生和传播风险也相应较大。结论利用地理信息技术和最大熵模型可以进行鼠疫疫源地的环境风险要素探测和空间分布预测，研究结果可以为其他鼠疫自然疫源地的疫情防治和管理提供重要参考。

关键词：鼠疫地理信息系统环境遥感空间分布最大熵模型

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最大熵模型的树-栅格最优N解码算法

计算机科学 2005年第10期32卷 167-169页

作者：冯冲陈肇雄黄河燕王江伟中国科大计算机系合肥230027 中科院计算机语言信息工程中心北京100083

最大熵模型已被广泛应用于多种自然语言处理任务,但一些现有研究工作在解码算法上存在有待改进的地方。本文提出了一个最大熵模型的树-栅格最优N解码算法,并对算法性能进行了分析和比较。算法的另一优点在于可以在解码过程中检测并控制... 详细信息

最大熵模型已被广泛应用于多种自然语言处理任务,但一些现有研究工作在解码算法上存在有待改进的地方。本文提出了一个最大熵模型的树-栅格最优N解码算法,并对算法性能进行了分析和比较。算法的另一优点在于可以在解码过程中检测并控制潜在的标注冲突。

关键词：树-栅格算法最大熵模型解码最大熵模型解码算法最优栅格自然语言处理算法性能

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

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交通运输系统工程与信息 2010年第2期10卷 112-116页

作者：董宏辉贾利民孙晓亮李晨曦秦勇郭敏北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京市公安局公安交通管理局交通科研所北京100037

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据.本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态... 详细信息

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据.本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级.最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性.实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性.最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.

关键词：城市交通交通状态城市快速路最大熵模型预测模式分类

基于最大熵模型的中国沿海红树林生境适宜性评估

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林业勘察设计 2022年第4期42卷 5-9页

作者：万晓会福建省林业调查规划院福州350003

了解红树林在中国沿海的生境适宜性,有助于红树林的保护与修复。基于有效的地理分布点位和环境变量数据集,采用最大熵模型(MaxEnt)预测红树林在中国沿海的潜在适生区,探讨环境变量对其空间分布的影响。结果表明,MaxEnt模型的预测效果较... 详细信息

了解红树林在中国沿海的生境适宜性,有助于红树林的保护与修复。基于有效的地理分布点位和环境变量数据集,采用最大熵模型(MaxEnt)预测红树林在中国沿海的潜在适生区,探讨环境变量对其空间分布的影响。结果表明,MaxEnt模型的预测效果较好,其测试集的AUC值和TSS值分别为0.97、0.84,均大于0.8,可用于红树林的生境适宜性评价;红树林的适宜分布区约占研究区面积的9.35%,呈现出由海向陆不断递减的变化趋势。其中,高适宜区主要分布在海南省的海口市、钦州市和三亚市,广西的北海市,广东省的雷州半岛、江门市和深圳市,福建省的漳州市、泉州市以及中国台湾省的桃园市、台北市等地,约占研究区总面积的1.18%;高程(ELE)、平均日较差(BIO2)、有机碳含量(SOC)、土壤电导率(EC)、土地利用与土地覆盖(LULC)对红树林分布影响较大,其累积相对贡献率达75%以上。

关键词：最大熵模型生境适宜性红树林中国沿海

一种基于最大熵的自适应BLP访问控制模型研究

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一种基于最大熵的自适应BLP访问控制模型研究

作者：钟莹湖南大学

学位级别：硕士

在目前流行的访问控制模型,安全系统中运行的进程一旦识别完成,安全系统的安全策略和规则将不会改变。这样的安全系统,攻击者找到漏洞的可能性将会增大,因为它缺乏动态感知系统的安全状态和风险的能力。随着未知风险的增加以及攻击方式... 详细信息

在目前流行的访问控制模型,安全系统中运行的进程一旦识别完成,安全系统的安全策略和规则将不会改变。这样的安全系统,攻击者找到漏洞的可能性将会增大,因为它缺乏动态感知系统的安全状态和风险的能力。随着未知风险的增加以及攻击方式的不断改变,最终导致系统暴露在风险。本文首先对最基本的Bell-LaPadula（BLP）模型进行改进,然后本文在BLP强制访问控制模型的规则中引入机器学习中的最大熵模型（MaxENT）,并且对建立的模型进一步优化。也就是说,本文提出了一种具有自学习功能的改进的BLP模型:MaxENT-BLP。该模型首先建立了基于MaxENT状态转换的安全属性、系统状态、转换规则和约束模型。为了解决缺乏自适应的问题,本文建立了最大熵和BLP模型之间的桥梁,将BLP模型的十条规则作为最大熵的特征函数,并且从BLP模型中抽取出训练模板,而且在训练模板中融入了逻辑运算。接下来,在处理历史系统访问日志作为原始数据集之后,该模型提取用户请求、当前状态和请求决策作为训练的基本特征向量。其次,本文使用k-fold交叉验证所有向量划分为训练集和测试集。在基于Broyden Fletcher Goldfarb Shanno（BFGS）算法的模型训练之后,本文提出了一种策略更新算法使访问控制规则根据访问和决策记录集自动的动态调整。然后,本文通过理论分析证明了 MaxENT-BLP模型是安全的。通过对该模型的precision,recall以及Fl-score值的估计,验证了该模型的有效性和准确性。最后,通过深度学习模型的对比实验,以及对恶意软件分类器的对抗样本的讨论,本文证明了 MaxENT-BLP模型是一个合适的选择,并具有使运行信息系统避免更多的风险和损失的能力。

关键词：对抗样本 BLP 最大熵模型强制访问控制机器学习自适应优化