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基于HHO优化的时空水质预测模型
被引量：
2
1
作者
李顺勇
张睿轩
谭红叶
《现代电子技术》
北大核心
2024年第2期176-182,共7页
我国水资源现状不容乐观,提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势,水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向,没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响;同时...
我国水资源现状不容乐观,提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势,水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向,没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响;同时现有模型多基于启发式优化算法中的粒子群算法调整神经网络的超参数,但该优化算法仍需设置较多超参数,而参数选取不当容易使模型陷入局部最优。为此,建立了时空水质预测模型(WT‐CNN‐LSTM‐HHO),利用哈里斯鹰优化算法(HHO),基于上游水质数据预测下游的氮、磷和溶解氧水质指标。实验结果显示,本文所提出的模型对水质预测性能有明显提升,可以实现设置较少超参数而达到较高的水质预测精度。
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关键词
时空水质预测
哈里斯鹰优化算法
LSTM神经网络
时间序列
CNN‐LSTM
小波降噪
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职称材料
一种基于软模式的语义类发现方法
2
作者
谭红叶
赵铁军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期1776-1779,共4页
为解决基于模式的方法发现语义类时召回率和精确率低的问题,提出了一种基于软模式的语义类发现方法,该方法首先利用bootsrapping方法获得传统的模式,即硬模式,然后再扩展生成软模式,最后通过计算待测模式的分值实现软模式的模糊匹配,从...
为解决基于模式的方法发现语义类时召回率和精确率低的问题,提出了一种基于软模式的语义类发现方法,该方法首先利用bootsrapping方法获得传统的模式,即硬模式,然后再扩展生成软模式,最后通过计算待测模式的分值实现软模式的模糊匹配,从而完成语义类的发现.在人民日报语料上测试最低召回率可达到60.1%.表明由于软模式可以包含丰富的信息,形式更加灵活,而且可进行模糊匹配,在保证系统高召回率方面表现良好.
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关键词
模式
软模式
语义类
命名实体
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职称材料
中文短幽默文本的识别研究
3
作者
何苑
谭红叶
陈浩然
《山西电子技术》
2021年第5期89-91,共3页
幽默是一种特殊的语言表达形式,在生活中常常起到活跃气氛、化解尴尬的作用。针对短幽默文本背后潜在的语义结构进行了研究,为每种结构定义了一组特征,并建立计算模型进行幽默识别。作为对比实验,与基于文本内容特征的朴素贝叶斯幽默文...
幽默是一种特殊的语言表达形式,在生活中常常起到活跃气氛、化解尴尬的作用。针对短幽默文本背后潜在的语义结构进行了研究,为每种结构定义了一组特征,并建立计算模型进行幽默识别。作为对比实验,与基于文本内容特征的朴素贝叶斯幽默文本识别方法进行对比。实验结果表明提出的计算模型在一定程度上能够区分正常文本和幽默文本,同时挖掘出了一些幽默背后的潜在结构。
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关键词
幽默计算
幽默识别
文本分类
幽默结构特征
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职称材料
题名
基于HHO优化的时空水质预测模型
被引量：
2
1
作者
李顺勇
张睿轩
谭红叶
机构
山西大学数学科学学院
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第2期176-182,共7页
基金
国家自然科学基金项目(82274360)
国家自然科学基金项目(61976128)
2022年度山西省研究生教育教学改革课题(2022YJJG010)。
文摘
我国水资源现状不容乐观,提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势,水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向,没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响;同时现有模型多基于启发式优化算法中的粒子群算法调整神经网络的超参数,但该优化算法仍需设置较多超参数,而参数选取不当容易使模型陷入局部最优。为此,建立了时空水质预测模型(WT‐CNN‐LSTM‐HHO),利用哈里斯鹰优化算法(HHO),基于上游水质数据预测下游的氮、磷和溶解氧水质指标。实验结果显示,本文所提出的模型对水质预测性能有明显提升,可以实现设置较少超参数而达到较高的水质预测精度。
关键词
时空水质预测
哈里斯鹰优化算法
LSTM神经网络
时间序列
CNN‐LSTM
小波降噪
Keywords
water quality prediction
HHO
LSTM neural network
time series
CNN‐LSTM
wavelet denoising
分类号
TN911.23‐34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于软模式的语义类发现方法
2
作者
谭红叶
赵铁军
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期1776-1779,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60302021
60473139)
+1 种基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA117010-09)
山西省青年科技基金资助项目(20051018)
文摘
为解决基于模式的方法发现语义类时召回率和精确率低的问题,提出了一种基于软模式的语义类发现方法,该方法首先利用bootsrapping方法获得传统的模式,即硬模式,然后再扩展生成软模式,最后通过计算待测模式的分值实现软模式的模糊匹配,从而完成语义类的发现.在人民日报语料上测试最低召回率可达到60.1%.表明由于软模式可以包含丰富的信息,形式更加灵活,而且可进行模糊匹配,在保证系统高召回率方面表现良好.
关键词
模式
软模式
语义类
命名实体
Keywords
pattern
soft pattern
semantic class
named entity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
中文短幽默文本的识别研究
3
作者
何苑
谭红叶
陈浩然
机构
长治学院计算机系
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《山西电子技术》
2021年第5期89-91,共3页
基金
长治学院科研项目“中文幽默识别技术研究”(zz201817)。
文摘
幽默是一种特殊的语言表达形式,在生活中常常起到活跃气氛、化解尴尬的作用。针对短幽默文本背后潜在的语义结构进行了研究,为每种结构定义了一组特征,并建立计算模型进行幽默识别。作为对比实验,与基于文本内容特征的朴素贝叶斯幽默文本识别方法进行对比。实验结果表明提出的计算模型在一定程度上能够区分正常文本和幽默文本,同时挖掘出了一些幽默背后的潜在结构。
关键词
幽默计算
幽默识别
文本分类
幽默结构特征
Keywords
computational humor
humor recognition
text classification
humor structure characteristics
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HHO优化的时空水质预测模型
李顺勇
张睿轩
谭红叶
《现代电子技术》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于软模式的语义类发现方法
谭红叶
赵铁军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
中文短幽默文本的识别研究
何苑
谭红叶
陈浩然
《山西电子技术》
2021
0
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职称材料
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