我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

一种针对成分树的混合神经网络模型 下载：46 浏览：434

霍欢1,2 薛瑶环1 黄君扬1 金轩城1 邹依婷1 《当代中文学刊》 2019年10期

摘要:
为了提高自然语言处理的准确度,很多工作将句法成分树与LSTM相结合,提出了各种针对成分树的LSTM模型(文中用C-TreeLSTM统称这类模型)。考虑到C-TreeLSTM模型在计算内部节点隐藏状态的过程中,由于一个重要信息来源(即单词)的缺失导致文本建模的准确度不高,该文提出一种针对成分树的混合神经网络模型,通过在C-TreeLSTM模型的节点编码过程中注入各节点所覆盖的短语语义向量来增强节点对文本语义的记忆,故将此模型命名为SC-TreeLSTM。实验结果表明,该模型在情感分类和机器阅读理解两类任务上表现优异。

基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类 下载：382 浏览：387

马力1 王永雄2 《人工智能研究》 2019年8期

摘要:
针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN.首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则化方法对其稀疏.然后利用比例因子的大小判别特征通道的重要性.最后将不重要特征通道按一定比例裁剪,消除网络过拟合,提高关键特征的显著性.稀疏化B-CNN属于弱监督学习,可实现端到端训练.在FGVC-aircraft、Stanford dogs、Stanford cars这3个细粒度图像数据集上的实验表明,稀疏化B-CNN的准确率高于B-CNN,也优于或基本接近其它通用的细粒度图像分类算法.

基于文献特征提取网页信息的算法研究 下载：69 浏览：488

郭培铭1,2 《计算机研究与应用》 2019年7期

摘要:
网页信息提取是计算机技术中重要的一项技术,在许多领域中得到应用,在图书馆领域尚未得到广泛的应用。通过以文献外在特征信息各自的特点为判断依据,对文献信息在网页中的自动提取进行算法实现,获得良好的结果。

基于灵活性提升的电力系统储能装置定容方法 下载：55 浏览：483

孙伟卿1 李臻1 谈一鸣1 吕风磊2 邱文平3 李宏仲4 《建模与系统仿真》 2018年6期

摘要:
为更好地解决可再生能源并网问题,针对系统应对短时不确定性的响应能力,定义电力系统灵活性及其评估指标,并基于此提出一种储能优化配置方法。分析电源侧的不确定性,定义电力系统灵活性,针对可再生能源出力不确定性,定义电源灵活性评估指标。从选址和定容的角度,阐述储能配置的原理和方法,并基于电源灵活性评价,综合考虑系统灵活性需求和新建储能成本,建立储能配置模型并求解。以IEEE-118节点测试系统验证方法的有效性。

对混合式在线智慧教学方法的研究与思考 下载：86 浏览：501

杨桂松1 梁听听1 何杏宇2 周亦敏2 《中国教育探索》 2018年4期

摘要:
智慧教育教学是信息化教育发展到高级阶段的新教育形态，它与传统课堂教学共存，并起到有益的补充作用。混合式在线智慧教学是传统课堂的面对面教学和网络教学的在线学习的整合，并达到较好学习效果的一种新的教学方式。混合式在线智慧教学方法结合了传统课堂和网络教学两大教学方法的优势，将互联网技术有机地加入教学过程中以实现个性化教学，极大地提高了教学质量和学习效果，通过在师生之间建立随时随地的个性化学习交流渠道，提高教学效率，推动教学改革。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享