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基于回指与逻辑推理的文档级关系抽取模型: 1; 作者胡婕吴翠 +1 位作者孙军张龑《计算机应用》北大核心 2025年第5期1496-1503,共8页; 在文档级关系抽取(DocRE)任务中,现有模型主要侧重于学习文档中实体间的交互,忽略了对实体内部结构的学习,并很少关注到文档中的代词指代识别问题以及对逻辑规则的应用,这导致模型对文档中实体间关系的建模不够准确。因此,基于Transfor... 展开更多; 关键词文档级关系抽取关系回指图逻辑规则样本不平衡加权长尾损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Logistic模型的混凝土冻融损伤演化规律被引量：7: 2; 作者王伯昕潘晨 +1 位作者汪飞王清《硅酸盐通报》 CAS 北大核心 2019年第8期2536-2541,2548,共7页; 为了更准确地描述混凝土在冻融循环破坏中的真实演化过程,首次将Logistic函数引入到混凝土的冻融损伤研究中,进行了不同水灰比下的混凝土、不同纤维的纤维混凝土的冻融循环试验。利用Logistic函数定量刻画两种混凝土的质量损失与相对动... 展开更多; 关键词 logistic函数混凝土冻融循环质量损失相对动弹性模量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于旋转粒化的逻辑回归算法被引量：1: 3; 作者孔丽茹陈玉明 +2 位作者傅兴宇江海亮许进程《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2398-2403,共6页; 逻辑回归(LR)作为监督学习的二元分类广义线性分类器,在处理线性数据方面表现出结构简单、解释性强,拟合效果好的特点。然而,当面对高维、不确定性和线性不可分数据时,逻辑回归的分类效果受到限制。针对逻辑回归的固有缺陷,引入粒计算理... 展开更多; 关键词逻辑回归粒计算向量旋转粒逻辑回归损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义半逻辑分布的贝叶斯估计研究: 4; 作者杨群《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第16期19-22,共4页; 文章探讨了广义半逻辑分布的Bayes估计,推导出2种先验、7种误差损失函数下参数的贝叶斯估计量及相应后验风险估计量。Monte Carlo模拟结果表明,Bayes估计值的精确度及后验风险的大小皆与总体参数有关。同时随着n的增加,Bayes估计值与真... 展开更多; 关键词广义半逻辑分布贝叶斯估计对数损失函数后验风险; 在线阅读下载PDF 职称材料

不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法被引量：5: 5; 作者陈钟毓尹居良《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第5期33-37,共5页; 针对不平衡数据的分类问题,文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性,提出了一种新的逻辑回归算法。首先,定义逻辑回归模型新的损失函数;其次,基于牛顿迭代法,设计FL逻辑回归算法;最后,在比较实验中,运用随机森林进行特征选择,以阈... 展开更多; 关键词 FL逻辑回归算法焦点损失函数代价敏感学习不平衡数据随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于逻辑回归二分类的核素识别算法研究: 6; 作者周文清周达康建军《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2023年第1期12-17,共6页; 传统的核素识别主要根据能谱中特征峰确定核材料中放射性核素的种类,当出现叠峰时,常规方法就无法实现核素识别。采用逻辑回归二分类的算法进行核素的识别,利用小波包分解将能谱拆成不同频率信号,再将不同频率信号进行重构,计算频率信... 展开更多; 关键词机器学习特征提取逻辑回归核素识别损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用被引量：7: 7; 作者李霞何丽云刘超《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期158-161,共4页; 目的应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究。方法使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要... 展开更多; 关键词 logistic回归 BOOSTING 损失函数重要性度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法被引量：4: 8; 作者韩红桂甄晓玲 +1 位作者李方昱杜永萍《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1150-1158,共9页; 针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于S... 展开更多; 关键词手机表面缺陷邻域特征增强识别方法识别精度 SOBEL算子多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks MSCNN) 逻辑损失函数(logistic loss function LLF); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于回指与逻辑推理的文档级关系抽取模型: 1; 作者胡婕吴翠孙军张龑; 机构湖北大学计算机学院大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室(湖北大学) 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心(湖北大学); 出处《计算机应用》北大核心 2025年第5期1496-1503,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61977021)。; 文摘在文档级关系抽取(DocRE)任务中,现有模型主要侧重于学习文档中实体间的交互,忽略了对实体内部结构的学习,并很少关注到文档中的代词指代识别问题以及对逻辑规则的应用,这导致模型对文档中实体间关系的建模不够准确。因此,基于Transformer的架构融合关系回指图,建模实体间交互和实体内部结构,从而利用回指将更多上下文信息聚合到相应实体上以提高关系抽取的准确性。此外,采用数据驱动方式从关系注释中挖掘逻辑规则,增强对文本隐含逻辑关系的理解和推理能力。针对样本不平衡问题,引入加权长尾损失函数提高对稀有关系的识别准确性。在2个公开数据集DocRED(Document-level Relation Extraction Dataset)和Re-DocRED(Revisiting Documentlevel Relation Extraction Dataset)上的实验结果表明,所提模型性能表现最优,在DocRED测试集上,基于BERT编码器的模型的IgnF1和F1值比基线模型ATLOP(Adaptive Thresholding and Localized cOniext Pooling)分别提高了1.79和2.09个百分点,可见所提模型的综合性能较高。; 关键词文档级关系抽取关系回指图逻辑规则样本不平衡加权长尾损失函数; Keywords Document-level Relation Extraction(DocRE) anaphor-aware relation graph logical rule sample imbalance weighted long-tail loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Logistic模型的混凝土冻融损伤演化规律被引量：7: 2; 作者王伯昕潘晨汪飞王清; 机构吉林大学建设工程学院冻土工程国家重点实验室; 出处《硅酸盐通报》 CAS 北大核心 2019年第8期2536-2541,2548,共7页; 基金国家自然科学基金重点项目(41430642) 国家自然科学基金青年项目(51108207) +1 种基金中国博士后基金(2015M581403) 冻土工程国家重点实验室开放基金(SKLFSE201514); 文摘为了更准确地描述混凝土在冻融循环破坏中的真实演化过程,首次将Logistic函数引入到混凝土的冻融损伤研究中,进行了不同水灰比下的混凝土、不同纤维的纤维混凝土的冻融循环试验。利用Logistic函数定量刻画两种混凝土的质量损失与相对动弹性模量的变化规律,并将理论分析与试验结果、现有文献进行对比,吻合较好。研究结果表明:不同水灰比、纤维类型和纤维掺量的混凝土的冻融破坏演化规律均符合Logistic函数所描述的发展规律,该模型能够对混凝土冻融破坏的演化规律进行准确预测。; 关键词 logistic函数混凝土冻融循环质量损失相对动弹性模量; Keywords logistic function concrete freeze-thaw cycle mass loss relative dynamic elastic modulus; 分类号 TU528 [建筑科学—建筑技术科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于旋转粒化的逻辑回归算法被引量：1: 3; 作者孔丽茹陈玉明傅兴宇江海亮许进程; 机构厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门万银智能科技有限公司; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2398-2403,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61976183)。; 文摘逻辑回归(LR)作为监督学习的二元分类广义线性分类器,在处理线性数据方面表现出结构简单、解释性强,拟合效果好的特点。然而,当面对高维、不确定性和线性不可分数据时,逻辑回归的分类效果受到限制。针对逻辑回归的固有缺陷,引入粒计算理论,借助粒化的优势提出一种新型的逻辑回归模型:旋转粒逻辑回归。通过引入旋转粒化理论,在特征两两组合形成的平面坐标系上旋转不同角度,构建旋转粒子,多平面坐标系上粒化构造旋转粒向量。进一步定义粒的大小、度量和运算规则,提出旋转粒逻辑回归的损失函数。通过求解损失函数,得到旋转粒逻辑回归的优化解。最后,采用多个UCI数据集进行实验,从多个评价指标比较的结果表明旋转粒逻辑回归模型的有效性。; 关键词逻辑回归粒计算向量旋转粒逻辑回归损失函数; Keywords logistic regression granular computing rotating vector rotating granular logistic regression loss functions; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义半逻辑分布的贝叶斯估计研究: 4; 作者杨群; 机构安阳师范学院工商管理学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第16期19-22,共4页; 文摘文章探讨了广义半逻辑分布的Bayes估计,推导出2种先验、7种误差损失函数下参数的贝叶斯估计量及相应后验风险估计量。Monte Carlo模拟结果表明,Bayes估计值的精确度及后验风险的大小皆与总体参数有关。同时随着n的增加,Bayes估计值与真实值越来越接近,综合比较来看,Jeffrey先验对数损失函数下贝叶斯估计值表现出较小的后验风险,实际应用中,建议采用这种估计量以减少误差。; 关键词广义半逻辑分布贝叶斯估计对数损失函数后验风险; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法被引量：5: 5; 作者陈钟毓尹居良; 机构广州大学、经济与统计学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第5期33-37,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61973096)。; 文摘针对不平衡数据的分类问题,文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性,提出了一种新的逻辑回归算法。首先,定义逻辑回归模型新的损失函数;其次,基于牛顿迭代法,设计FL逻辑回归算法;最后,在比较实验中,运用随机森林进行特征选择,以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明,与传统逻辑回归算法相比,改进后的算法提高了少数类样本的分类精度,增强了模型的整体分类性能。; 关键词 FL逻辑回归算法焦点损失函数代价敏感学习不平衡数据随机森林; Keywords FL logistic regression algorithm focus loss function cost-sensitive learning imbalanced data random forest; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于逻辑回归二分类的核素识别算法研究: 6; 作者周文清周达康建军; 机构国家海洋技术中心; 出处《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2023年第1期12-17,共6页; 文摘传统的核素识别主要根据能谱中特征峰确定核材料中放射性核素的种类,当出现叠峰时,常规方法就无法实现核素识别。采用逻辑回归二分类的算法进行核素的识别,利用小波包分解将能谱拆成不同频率信号,再将不同频率信号进行重构,计算频率信号的特征信号。把这个特性信号看作能量,将能量组成特征向量,会得到一组与信号相对应的能量序列,可构成一组特征向量。对测量的所有γ能谱进行特征向量提取用作机器学习的训练集和测试集。将训练集代入进行预测函数模型训练。通过求解损失函数全局最小值得到预测函数模型最优解的参数θ。代入测试集计算核素识别正确率为97%。经过实验验证了所提算法的可行性,对快速识别核素具有一定的实际价值。; 关键词机器学习特征提取逻辑回归核素识别损失函数; Keywords machine learming feature extraction logistic regression nuclide recognition loss function; 分类号 TL93 [核科学技术—辐射防护及环境保护]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用被引量：7: 7; 作者李霞何丽云刘超; 机构中国人民大学统计学院中国中医科学院中医临床基础医学研究所临床评价中心北京航空航天大学理学院数学系; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期158-161,共4页; 基金国家“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAI31301) 北京市中医管理局科研基金资助项目(JJ-2006-2); 文摘目的应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究。方法使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要性度量分析得到亚健康状态的重要临床特征。结果采用boosting算法对亚健康人群进行的分类得到了分类准确性及重要影响变量。结论使用boosting算法对亚健康人群进行分类的方法比传统的两种lo-gistic回归模型分类准确率要高,同时也可以得到影响亚健康状态的重要变量。; 关键词 logistic回归 BOOSTING 损失函数重要性度量; Keywords logistic regression Boosting Loss function Important measure; 分类号 R195 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法被引量：4: 8; 作者韩红桂甄晓玲李方昱杜永萍; 机构北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室数字社区教育部工程研究中心; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1150-1158,共9页; 基金国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05) 国家自然科学基金资助项目(62125301,61890930-5,61903010,62021003) 北京市卓越青年科学家计划资助项目(BJJWZYJH01201910005020)。; 文摘针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。; 关键词手机表面缺陷邻域特征增强识别方法识别精度 SOBEL算子多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks MSCNN) 逻辑损失函数(logistic loss function LLF); Keywords mobile phone surface defects neighborhood feature enhancement recognition methods recognition accuracy Sobel operator multi-scale convolutional neural networks(MSCNN) logistic loss function(LLF); 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于回指与逻辑推理的文档级关系抽取模型	胡婕吴翠孙军张龑	《计算机应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于Logistic模型的混凝土冻融损伤演化规律	王伯昕潘晨汪飞王清	《硅酸盐通报》 CAS 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于旋转粒化的逻辑回归算法	孔丽茹陈玉明傅兴宇江海亮许进程	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	广义半逻辑分布的贝叶斯估计研究	杨群	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法	陈钟毓尹居良	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于逻辑回归二分类的核素识别算法研究	周文清周达康建军	《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用	李霞何丽云刘超	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2008	7	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法	韩红桂甄晓玲李方昱杜永萍	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料