基于无人机图像的内河航道养护异常事件识别研究

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作者 鲍希琰 孙立法 +3 位作者 汪飞 张和牧 王乐 陈昕雨 《科学技术创新》 2025年第6期1-4,共4页

随着内河航道的不断疏浚扩展,传统航道养护巡检业务模式已日渐暴露即时性差、触达率低等问题。为有效解决相关问题,首先,本文综合分析江苏省内河航道养护巡检业务现状,创新性地将无人机图像与人工智能巡检技术相结合。随后,基于YOLO卷... 随着内河航道的不断疏浚扩展,传统航道养护巡检业务模式已日渐暴露即时性差、触达率低等问题。为有效解决相关问题,首先,本文综合分析江苏省内河航道养护巡检业务现状,创新性地将无人机图像与人工智能巡检技术相结合。随后,基于YOLO卷积神经网络构建目标识别算法,对临河施工、护岸毁损等重点航道养护异常事件实现精准识别。研究可为内河航道养护智能巡检提供应用示范,为水运高质量发展提供技术参考。 展开更多

关键词 内河航道 无人机图像 人工智能巡检 养护异常事件识别

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基于云平台的高速公路AI事件识别系统设计方案探讨

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作者 许斌兵 《中国交通信息化》 2024年第12期73-76,共4页

随着高速公路的不断建设,交通流量逐渐增加,高速公路的安全管理问题也日益突出。为此,本文设计了一种基于云平台的高速公路AI事件识别系统,首先分析了高速公路事件识别平台的主要需求,然后构建了基于云平台的高速公路AI事件识别技术架构... 随着高速公路的不断建设,交通流量逐渐增加,高速公路的安全管理问题也日益突出。为此,本文设计了一种基于云平台的高速公路AI事件识别系统,首先分析了高速公路事件识别平台的主要需求,然后构建了基于云平台的高速公路AI事件识别技术架构,最后对主线视频加密方案等进行了详细设计,旨在为高速公路事件识别云平台建设提供理论支持和实践指导。 展开更多

关键词 公路运输 AI事件识别 视频云平台 信息化系统

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基于深度信念网络的事件识别 被引量：14

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作者 张亚军 刘宗田 周文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1415-1423,共9页

事件识别是信息抽取的重要基础.为了克服现有事件识别方法的缺陷,本文提出一种基于深度学习的事件识别模型.首先,我们通过分词系统获得候选词并将它们分为五种类型.然后选择六种识别特征并制定相应的特征表示规则用来将词转化为向量样例... 事件识别是信息抽取的重要基础.为了克服现有事件识别方法的缺陷,本文提出一种基于深度学习的事件识别模型.首先,我们通过分词系统获得候选词并将它们分为五种类型.然后选择六种识别特征并制定相应的特征表示规则用来将词转化为向量样例.最后我们通过深度信念网络抽取词的深层语义信息,并由Back-Propagation(BP)神经网络识别事件.实验显示模型最高F值达85.17%.同时,本文还提出了一种融合无监督和有监督两种学习方式的混合监督深度信念网络,该网络能够提高识别效果(F值达89.2%)并控制训练时间(增加27.50%). 展开更多

关键词 事件识别 深度学习 识别特征 特征表示 混合监督

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基于多道相似系数的微地震事件自动识别 被引量：13

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作者 谭玉阳 何川 曹耐 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期126-132,共7页

水力压裂微地震事件的自动识别是微地震数据处理流程中的一项关键步骤。目前常用于微地震事件识别的STA/LTA方法仅利用单道的振幅(或能量)特征差异进行事件识别,因此,容易遗漏低信噪比事件。针对这一问题,提出了一种基于多道相似系数的... 水力压裂微地震事件的自动识别是微地震数据处理流程中的一项关键步骤。目前常用于微地震事件识别的STA/LTA方法仅利用单道的振幅(或能量)特征差异进行事件识别,因此,容易遗漏低信噪比事件。针对这一问题,提出了一种基于多道相似系数的微地震事件自动识别新方法。该方法的基本思路是在一个滑动时窗内对分段记录进行时差校正后计算其多道相似系数,并利用该相似系数作为检测微地震事件存在与否的依据。合成数据试算结果表明,该方法能够成功识别出信噪比仅为-2.5dB的有效事件。将此方法应用于实际资料的处理,微地震事件识别的准确率达到90%以上。通过与STA/LTA方法处理结果进行对比分析,证明了该方法是一种更为有效的微地震事件识别方法。 展开更多

关键词 微地震 事件识别 互相关函数 多道相似系数 误拾率

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基于优化的正交匹配追踪声音事件识别 被引量：8

5

作者 李应 陈秋菊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期183-190,共8页

针对各种环境声对声音事件识别的影响,该文提出一种基于优化的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)声音事件识别方法。首先,利用OMP稀疏分解并重构声音信号,保留声音信号的主体部分,减小噪声的影响。其中,使用粒子群(Particl... 针对各种环境声对声音事件识别的影响,该文提出一种基于优化的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)声音事件识别方法。首先,利用OMP稀疏分解并重构声音信号,保留声音信号的主体部分,减小噪声的影响。其中,使用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化搜索最优原子,实现OMP的快速稀疏分解。接着,对重构声音信号提取Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs),与OMP时-频特征和基频(PITCH)特征,组成优化OMP的复合特征。最后,通过优化OMP复合特征,使用随机森林(Random Forests,RF)对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明,优化OMP复合特征结合RF的方法能有效地识别各种环境下的声音事件。 展开更多

关键词 声音事件识别 正交匹配追踪 稀疏分解 粒子群优化 随机森林

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微地震有效事件自动识别与定位方法 被引量：38

6

作者 宋维琪 冯超 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期283-288,332+160-161,共6页

微地震有效事件自动识别与定位是进行微地震实时监测的关键。自动识别的准确性对随后的震源定位精度有很大影响。本文在讨论长短时窗能量比(STA/LTA)法基础上,讨论了基于特征值分析且抗噪能力较强的识别方法。结合多道检波器相互位置及... 微地震有效事件自动识别与定位是进行微地震实时监测的关键。自动识别的准确性对随后的震源定位精度有很大影响。本文在讨论长短时窗能量比(STA/LTA)法基础上,讨论了基于特征值分析且抗噪能力较强的识别方法。结合多道检波器相互位置及有效信号的空间相关关系,根据P、S波的传播特征,通过研究有效微地震信号在相邻道之间及多道之间的变化特征,形成了多级检波器微地震有效事件的自动识别方法。在对初至有效波进行拉平的基础上,利用叠加能量和相关特性,采用跟踪分量方法进行扫描叠加,并以非均一化互相关准则作为初至校平的判断依据,建立了微地震事件的自动扫描定位方法。应用该方法对实际资料进行有效微地震事件的识别与定位,结果与实际情况基本吻合。该方法可克服以往微地震人工识别和定位的缺陷,提高微地震监测的效率。 展开更多

关键词 微地震 有效事件识别 跟踪分量 扫描叠加 微震源定位

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城市轨道交通中闸机事件识别技术 被引量：13

7

作者 曲日 鲍彦如 任长明 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期112-118,共7页

闸机识别系统是城市轨道交通自动检票设备的核心部分。针对闸机识别系统识别率不高的问题,按照事件序列可以描述物体运动过程的思路,提出了基于事件识别的新方法。采用对射式红外传感器捕获运动个体的动作、行为和事件。在运动个体经过... 闸机识别系统是城市轨道交通自动检票设备的核心部分。针对闸机识别系统识别率不高的问题,按照事件序列可以描述物体运动过程的思路,提出了基于事件识别的新方法。采用对射式红外传感器捕获运动个体的动作、行为和事件。在运动个体经过闸机通道时,对形成的动作序列根据预定义的行为和事件进行分析,获得个体运动过程中所存在的行为和事件,并产生事件序列。通过判断事件序列中通行事件对的个数,得到运动个体的个数。事件识别方法的最小识别单位是运动个体,在1个事件序列中,每个通行事件对就对应于1个运动个体通过了闸机通道。使用开发的闸机仿真软件和物理样机,对事件识别方法的识别效果进行试验,结果表明该识别方法是有效的。 展开更多

关键词 事件识别方法 闸机识别技术 通行事件对 运动个体 自动检票设备

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基于卷积神经网络的交通声音事件识别方法 被引量：7

8

作者 张文涛 韩莹莹 黎恒 《现代电子技术》 北大核心 2018年第14期70-73,78,共5页

针对公路交通声音事件识别中传统语音算法识别效率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于卷积神经网络的交通声音事件识别方法。首先通过Gammatone滤波器对声音数字信号进行子带滤波,得到音频信号耳蜗谱图,然后将其代入卷积神经网络模型对声... 针对公路交通声音事件识别中传统语音算法识别效率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于卷积神经网络的交通声音事件识别方法。首先通过Gammatone滤波器对声音数字信号进行子带滤波,得到音频信号耳蜗谱图,然后将其代入卷积神经网络模型对声音事件类型进行识别。利用上述方法对公路交通环境下的四种音频事件做了检测处理,并与经典的隐马尔科夫模型和目前广泛使用的深层神经网络进行比较。实验结果表明,使用卷积神经网络模型能够更加准确地对交通声音事件进行识别,且在噪声环境下具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 Gammatone滤波器 卷积神经网络 音频事件识别 公路交通环境 声音数字信号 子带滤波

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基于VMD与MFE的光纤周界安防入侵事件识别 被引量：2

9

作者 江虹 曾庆龙 李家成 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1073-1080,共8页

为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向... 为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向量,将其输入到Sigmoid函数拟合的支持向量机(SVM),实现对晃动、剪切、刮风、下雨和无入侵5种不同的事件的识别。实验表明,该方法可以准确识别5种常见的事件信号,平均识别率达到98%。此外,该方法可以在输出各入侵事件类别的同时输出各类事件发生的概率值。 展开更多

关键词 光纤光栅 周界安防 特征提取 入侵事件识别 概率输出

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基于Φ-OTDR的振动事件识别分类器研究进展 被引量：3

10

作者 赵丽娟 魏迎健 徐志钮 《光通信技术》 2023年第2期1-5,共5页

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)凭借着传感距离长、铺设简单、耐腐蚀和抗电磁干扰等特点被广泛应用于分布式振动监测领域。随着传感任务多样化及人工智能的广泛应用,对振动事件的类型识别成为研究的热点方向。为了使读者能更好理解识别... 相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)凭借着传感距离长、铺设简单、耐腐蚀和抗电磁干扰等特点被广泛应用于分布式振动监测领域。随着传感任务多样化及人工智能的广泛应用,对振动事件的类型识别成为研究的热点方向。为了使读者能更好理解识别分类器研究进展和发展趋势,先后介绍了传统识别分类器和基于深度学习的神经网络识别分类器,对不同分类器性能指标、优缺点和应用场合进行了比较,最后对Φ-OTDR振动事件识别研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射计 振动事件识别 深度学习 神经网络

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一种新的COTDR信号平滑和事件识别算法 被引量：1

11

作者 周琪 陈俊 +1 位作者 于龙 卜勤练 《光通信研究》 北大核心 2018年第1期5-7,37,共4页

相干光时域反射仪(COTDR)是测量海底光缆工作情况的设备,由于相干瑞利噪声和偏振噪声的影响,实际测量得到的COTDR检测曲线中往往含有比较剧烈的振幅抖动,使得自动识别光缆上发生的反射事件变得非常困难。文章提出了一种有效的基于小波... 相干光时域反射仪(COTDR)是测量海底光缆工作情况的设备,由于相干瑞利噪声和偏振噪声的影响,实际测量得到的COTDR检测曲线中往往含有比较剧烈的振幅抖动,使得自动识别光缆上发生的反射事件变得非常困难。文章提出了一种有效的基于小波变换和线性相关系数的滑动平均算法,降低了COTDR曲线上的振幅抖动,与传统的小波去噪算法相比,有效地提高了测量曲线的平滑度,且成功实现了事件的自动检测。 展开更多

关键词 相干光时域反射仪 小波 滑动平均 识别事件 噪声

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基于离散Gabor分布的地震事件识别

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作者 范万春 李真富 +3 位作者 刘俊民 施仁 孙煜 许进 《核电子学与探测技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期429-433,476,共6页

描述了一种联合时频分析方法— Gabor分布 ,并且讨论了信号离散 Gabor分布的计算机实现方法。根据公认有效的地震事件识别判据 -体波震级 mb与面波震级 MS之比 mb/ MS,结合信号的 Gabor分布谱图 ,在联合时频域对这一识别判据进行了新的... 描述了一种联合时频分析方法— Gabor分布 ,并且讨论了信号离散 Gabor分布的计算机实现方法。根据公认有效的地震事件识别判据 -体波震级 mb与面波震级 MS之比 mb/ MS,结合信号的 Gabor分布谱图 ,在联合时频域对这一识别判据进行了新的描述 。 展开更多

关键词 地震事件识别 Gabor分布 时频分析 地震监测

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基于多尺度一维卷积神经网络的光纤振动事件识别 被引量：26

13

作者 吴俊 管鲁阳 +2 位作者 鲍明 许耀华 叶炜 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期76-83,共8页

针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)分布式光纤振动传感系统如何对振动事件进行高效准确识别的问题,本文提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS 1-D CNN)的振动事件识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减降噪的预处... 针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)分布式光纤振动传感系统如何对振动事件进行高效准确识别的问题,本文提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS 1-D CNN)的振动事件识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减降噪的预处理操作后得到的一维信号,直接通过MS 1-D CNN实现端到端的振动信号特征的提取和识别。MS1-DCNN在提取入侵振动信号特征时可兼顾信号时间和频率尺度,利用全连接层(FClayer)和Softmax层完成最终的识别过程,与二维卷积神经网络(2-D CNN)和一维卷积神经网络(1-D CNN)相比减少了待定参数数量。对破坏、敲击和干扰三类目标振动事件的光纤振动传感信号识别结果表明,MS 1-D CNN的识别正确率与2-D CNN相近,达到了96%以上,而处理速度提升一倍,在保持识别性能的前提下,有利于提高振动事件识别的实时性。 展开更多

关键词 分布式光纤振动传感 多尺度一维卷积神经网络 相位敏感光时域反射 振动事件识别 模式识别

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基于句法特征的突发自然灾害网络舆情事件识别方法研究 被引量：5

14

作者 陈健瑶 夏立新 舒怡娴 《现代情报》 CSSCI 2022年第6期17-26,93,共11页

[目的/意义]从事件文本句法特征视角出发,提出一种面向突发自然灾害的网络舆情事件识别方法,使得从小规模数据集中精准的识别事件成为一种可能。[方法/过程]通过数据采集和事件语义标注构造训练集,接着提出了一种面向突发自然灾害网络... [目的/意义]从事件文本句法特征视角出发,提出一种面向突发自然灾害的网络舆情事件识别方法,使得从小规模数据集中精准的识别事件成为一种可能。[方法/过程]通过数据采集和事件语义标注构造训练集,接着提出了一种面向突发自然灾害网络舆情事件识别的句法特征提取方法,利用句法特征提取方法从训练集中提取事件句法构造事件句法特征库,同时以句法向量的形式表示待测事件文本,最后利用事件句法与待测句法的句法相似度计算识别事件。[结果/结论]以“台风利奇马”事件为例,证明了本研究提出的事件识别方法能够精准地从突发自然灾害网络舆情文本中识别事件,同时通过对照试验证明了在训练集规模较小的情况下,句法特征优于文本特征的事件识别方法。 展开更多

关键词 事件识别 突发自然灾害 网络舆情 句法相似度

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基于两级SVM的Φ-OTDR系统振动事件识别算法 被引量：4

15

作者 朱海强 张志利 +1 位作者 高慧敏 马晓明 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第3期783-789,共7页

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法... 相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法,结构比较简单,导致最终的模型识别准确率不高、泛化能力较差。针对上述问题,对实验采集的振动信号从时域、频域和空间域的多参量特征进行提取和融合,针对具体的振动信号识别问题,构建了一种两级支持向量机(SVM)识别算法,对振动事件进行两级分类,能够实现对相似振动事件的精确识别,识别准确率达90%以上。 展开更多

关键词 Φ-OTDR分布式测量 振动事件识别 多特征融合 支持向量机

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高温气冷堆核电站计算机化运行规程方案及异常事件处理规程入口识别 被引量：1

16

作者 徐晓娜 黄晓津 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期703-710,共8页

根据高温气冷堆核电站计算机化运行规程系统的设计准则,给出了高温气冷堆核电站计算机化运行规程的总体设计方案,指出计算机化运行规程系统的一个重要作用就是提供规程入口选择。高温气冷堆核电站的异常事件处理规程是基于事件的,因此... 根据高温气冷堆核电站计算机化运行规程系统的设计准则,给出了高温气冷堆核电站计算机化运行规程的总体设计方案,指出计算机化运行规程系统的一个重要作用就是提供规程入口选择。高温气冷堆核电站的异常事件处理规程是基于事件的,因此选择规程入口的关键在于异常事件的识别。为解决该问题,采用具有图形描述能力和严密数学理论的模糊Petri网,构建了异常事件识别专家系统。相较于传统方法,模糊Petri网结构化特性和知识表达能力更强,推理效率大幅提高,便于计算机编程实现。通过典型异常事件识别的仿真,表明所构建的异常事件识别专家系统是合理可行的,为高温气冷堆核电站计算机化运行规程系统的研制打下了基础。 展开更多

关键词 模糊PETRI网 高温气冷堆核电站 计算机化运行规程系统 异常事件识别

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基于HAZOP的EHB电子液压制动系统危险事件识别方法 被引量：1

17

作者 李海 付旺 +1 位作者 张志波 丛林 《内燃机与配件》 2022年第19期88-90,共3页

汽车功能安全是保证汽车安全的关键技术,危险事件识别是汽车功能安全过程中的重要环节,本文通过利用危险与可操作性分析方法(HAZOP,Hazard and Operability Analysis),选取6种引导词对汽车的电子液压制动系统(EHB,Electronic-hydraulic ... 汽车功能安全是保证汽车安全的关键技术,危险事件识别是汽车功能安全过程中的重要环节,本文通过利用危险与可操作性分析方法(HAZOP,Hazard and Operability Analysis),选取6种引导词对汽车的电子液压制动系统(EHB,Electronic-hydraulic Brake)进行了潜在危险事件识别,详细介绍了HAZOP分析方法的相关项定义、危害分析、风险评估等过程,所得到的潜在危险事件能够有效帮助研发人员进行汽车EHB制动系统的功能安全分析,提高系统的可靠性。 展开更多

关键词 HAZOP 电子液压制动系统 危险事件识别

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基于深度神经网络的声事件识别和定向

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作者 黄山 王志峰 +1 位作者 王显云 李大朋 《电声技术》 2021年第6期25-29,共5页

提出一种卷积循环神经网络联合估计声事件的类型和方向。使用DCASE2020提供的数据集,声事件保持静止或以缓慢的速度在四面体阵列周围移动。提取4个通道的梅尔谱和通道之间的广义互相关谱作为输入的特征图,输出每一帧中声事件的类型和到... 提出一种卷积循环神经网络联合估计声事件的类型和方向。使用DCASE2020提供的数据集,声事件保持静止或以缓慢的速度在四面体阵列周围移动。提取4个通道的梅尔谱和通道之间的广义互相关谱作为输入的特征图,输出每一帧中声事件的类型和到达角。这种神经网络取得了比两种基线方法更好的识别和定向效果。 展开更多

关键词 深度神经网络 声事件识别 声事件定向

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基于多特征多注意力模型的中文事件关系识别

19

作者 宋杨 廖涛 张顺香 《现代电子技术》 2022年第18期153-158,共6页

当前的关系识别任务多采用基于词或字粒度单一特征进行,忽略了全局信息对于关系识别的重要性,而且现代汉语具有词类和句法成分关系复杂的特点,这使得特征选择成为中文文本处理中的重点与难点。文中所用多特征多注意力模型除事件自身特征... 当前的关系识别任务多采用基于词或字粒度单一特征进行,忽略了全局信息对于关系识别的重要性,而且现代汉语具有词类和句法成分关系复杂的特点,这使得特征选择成为中文文本处理中的重点与难点。文中所用多特征多注意力模型除事件自身特征外,充分地考虑到位置、事件要素和上下文三类额外特征,利用全局信息以解决模型特征矩阵语义表征不足的问题。该模型结合双向注意力机制、点积注意力机制和双向门控循环神经网络进行事件关系识别,结合注意力机制的神经网络模型来较好地提取文本中的深层语义信息。其中双向注意力从特征矩阵两个方向提取事件自身有效信息,点积注意力提取事件之间的对应关系,双向门控循环神经网络提取矩阵中的上下文特征。在CEC2.0中文突发事件语料库上的实验结果表明,文中方法以及所用模型均有较好的识别效果。 展开更多

关键词 事件关系识别 多特征嵌入 多特征融合 双向注意力机制 点积注意力机制 双向门控循环网络 CEC2.0语料库

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基于Richer子波神经网络的入侵事件识别方法

20

作者 程博 《无线互联科技》 2019年第8期26-27,共2页

针对入侵事件中的挖掘事件和人步行事件的识别,文章设计了一种Richer子波神经网络模型,用来识别由挖掘和人步行事件引起的震动信号的种类。实验中一共采用200个样本,其中120个作训练,80个作测试,通过分析网络训练输出数据的降维可视化... 针对入侵事件中的挖掘事件和人步行事件的识别,文章设计了一种Richer子波神经网络模型,用来识别由挖掘和人步行事件引起的震动信号的种类。实验中一共采用200个样本,其中120个作训练,80个作测试,通过分析网络训练输出数据的降维可视化散点分布,可以得到该模型训练输出的数据具有不同类间间隔大,同类间间隔小的特点,且该模型网络分类识别准确率最高可达96.25%,平均识别准确率约为95%。 展开更多

关键词 入侵事件识别 挖掘 人步行 神经网络 Richer子波

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