多语种(汉、维、哈、柯文)辅助办案系统的开发

1

作者 麦迪乃.热合木江 艾尼宛儿.托乎提 +1 位作者 吾守尔.斯拉木 阿依佳肯.阿曼太 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第8期203-205,225,共4页

结合新疆少数民族地区公安机关的工作实际,在充分考虑到基层执法办案民警的需求后,开发出了中文、维吾尔文、哈萨克文、柯尔克孜文辅助办案系统。重点介绍辅助办案系统的系统结构、工作流程及关键技术。软件是多文种操作界面,操作简单... 结合新疆少数民族地区公安机关的工作实际,在充分考虑到基层执法办案民警的需求后,开发出了中文、维吾尔文、哈萨克文、柯尔克孜文辅助办案系统。重点介绍辅助办案系统的系统结构、工作流程及关键技术。软件是多文种操作界面,操作简单、具有良好的安全性及兼容性。系统使用了少数民族文字处理、模板化、软件国际化等技术。该系统的开发与应用,对降低警务成本,提升公安机关工作效率,促进执法规范化等方面具有良好的成效。目前系统在乌鲁木齐某公安局正常运行了2年。 展开更多

关键词 多语种 公安 辅助办案系统

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高并发汉英信息抽取系统的设计与实现 被引量：4

2

作者 张少迪 艾山·吾买尔 +1 位作者 郑炅 石刚 《现代电子技术》 北大核心 2019年第16期104-107,111,共5页

随着大数据时代的来临,如何从海量数据中抽取出最有效的信息成为人们最迫切的需要。为了能够在大数据的环境下更好更快地进行汉英文本的信息抽取,文中采用Python编程语言,Django+uWSGI+Nginx框架,基于TextRank的图排序算法实现汉英文本... 随着大数据时代的来临,如何从海量数据中抽取出最有效的信息成为人们最迫切的需要。为了能够在大数据的环境下更好更快地进行汉英文本的信息抽取,文中采用Python编程语言,Django+uWSGI+Nginx框架,基于TextRank的图排序算法实现汉英文本信息抽取系统。该系统包含文本关键词提取,文本关键短语提取以及文本摘要提取。测试结果表明,该系统能够实现大规模数据的高并发稳定调用,在兼顾抽取质量的同时,还能实现超高效率的信息抽取,具有很好的实际应用价值。 展开更多

关键词 大数据 高并发 信息抽取 TextRank uWSGI NGINX DJANGO

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基于改进Conformer的新闻领域端到端语音识别 被引量：4

3

作者 张济民 早克热·卡德尔 +2 位作者 艾山·吾买尔 申云飞 汪烈军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期156-164,共9页

目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进... 目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进行了验证,实验表明,该文所构建的语料在最好的模型上CER为4.8%,SER为39.4%。由于新闻联播主持人说话语速相对较快,该文构建的数据集文本平均长度为28个字符,是Aishell_1数据集文本平均长度的2倍;且以往的研究中训练目标函数通常为基于字或词水平,缺乏明确的句子水平关系,因此该文提出了一个句子层级的一致性模块,与Conformer模型结合,直接减少源语音和目标文本的表示差异,在开源的Aishell_1数据集上其CER降低0.4%,SER降低2%;在CH_NEWS_ASR数据集上其CER降低0.9%,SER降低3%,实验结果表明,该方法在不增加模型参数量的前提下能有效提升语音识别的质量。 展开更多

关键词 端到端语音识别 CONFORMER 句子层级一致性

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基于MHSA和GCN的方面级情感分析模型

4

作者 杨乾 艾山·吾买尔 +1 位作者 孙伟伟 古文霞 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期69-74,共6页

针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下... 针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下文的句法依赖和方面之间的相互情感关系来推导出特定方面的情感极性,以此增强模型学习特征能力.在Restaurant14、Restaurant15、Restaurant16公开数据集上进行了实验,结果表明,本文模型与其他方面级情感分析模型相比有较明显的提升. 展开更多

关键词 方面级情感分析 多头自注意力机制 图卷积网络 方面交互 句法依赖树

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带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法 被引量：3

5

作者 艾山·吾买尔 斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提 +4 位作者 西热艾力·海热拉 刘文其 吐尔根·依布拉音 汪烈军 瓦依提·阿不力孜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期161-168,共8页

近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,... 近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,同时融入BME(Begin,Middle,End)标记思想,提出一种基于带标记音节的神经网络机器翻译方法。与使用单词粒度和BPE粒度的两类神经网络机器翻译方法对比,该方法在维-汉机器翻译任务中分别提升7.39与3.04个BLEU值,在汉-维机器翻译任务中分别提升5.82与3.09个BLEU值,可见在平行语料不足的条件下,该方法有效地提升了维-汉机器翻译的质量。 展开更多

关键词 神经机器翻译 数据稀疏 音节粒度 维汉神经机器翻译

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基于语法语义知识的维吾尔文机构名识别 被引量：7

6

作者 麦合甫热提 米日姑.肉孜 +1 位作者 麦热哈巴.艾力 吐尔根.依布拉音 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2944-2948,共5页

为了提高维吾尔语中机构名的自动识别准确率,从维吾尔语的语言特点出发,对维吾尔语中机构名的组织结构进行了分类并将其形式化表示;根据此特征设计出有效地识别规则,创建了特征词库、地名库和修饰词库等知识库;设计并实现了基于状态转... 为了提高维吾尔语中机构名的自动识别准确率,从维吾尔语的语言特点出发,对维吾尔语中机构名的组织结构进行了分类并将其形式化表示;根据此特征设计出有效地识别规则,创建了特征词库、地名库和修饰词库等知识库;设计并实现了基于状态转移原理的高效识别算法。实验结果表明,该算法识别的F值达到83.05%,获得了较好结果。 展开更多

关键词 自然语言处理 命名实体识别 机构名识别 知识库 规则匹配

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区分性模型组合中基于决策树的声学上下文建模方法 被引量：1

7

作者 黄浩 李兵虎 吾守尔.斯拉木 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1449-1458,共10页

上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造... 上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造过程中通过评估目标函数的一阶近似增量来加速最优问题集的选择,并利用精细问题集来获得更好的声学区分能力.基于多模型组合的语音识别实验表明,该方法能够增强权重训练对过拟合的鲁棒性,在大幅减小参数数量的情况下降低误识率,并优于在特征空间进行组合的方法. 展开更多

关键词 区分性模型组合 上下文建模 声学决策树 最小音子错误 语音识别

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基于Android的维吾尔文词性标注、词干提取APP的开发与设计 被引量：2

8

作者 帕丽旦·木合塔尔 热依曼·吐尔逊 +1 位作者 买买提阿依甫 排孜拉·奴来海买提 《现代电子技术》 北大核心 2019年第18期139-142,146,共5页

在自然语言处理中词性标注和词干提取是最重要的任务.文中研究与实现基于Android的维吾尔文词性标注和词干提取APP,为维吾尔语自然语言处理工作开发出了快捷和方便的标注平台,目的是通过APP对大规模语料进行词性标注和词干提取,实现了... 在自然语言处理中词性标注和词干提取是最重要的任务.文中研究与实现基于Android的维吾尔文词性标注和词干提取APP,为维吾尔语自然语言处理工作开发出了快捷和方便的标注平台,目的是通过APP对大规模语料进行词性标注和词干提取,实现了广大学员通过一部Android系统的手机随时随地参与语料标注任务,从而完成了大规模语料的标注工作,将其应用到文本分析、机器翻译、语音合成、语音翻译等研究领域.该系统的实现为低资源少数民族智能化研究工作做出了贡献. 展开更多

关键词 安卓 词性标注 词干提取 维吾尔文 语料库 文本分析

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基于CRF和半监督学习的维吾尔文命名实体识别 被引量：14

9

作者 王路路 艾山·吾买尔 +2 位作者 买合木提·买买提 卡哈尔江·阿比的热西提 吐尔根·依布拉音 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期16-26,33,共12页

目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、... 目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、词典特征、以及基于词向量的无监督学习特征,对比不同特征对识别的影响,并对模型进行优化。实验表明,CRF模型融合多种特征时维吾尔文命名实体识别的F值达到87.43%,说明词法特征和无监督学习特征的有机结合,可以大大减少人工选取特征的工作量,同时也可提高维吾尔文命名实体识别的性能;CRF模型相比于神经网络模型,更适合用于实际应用中。 展开更多

关键词 维吾尔文命名实体识别 条件随机场 半监督学习

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融合词性特征的中文句子相似度计算方法 被引量：7

10

作者 吴浩 艾山·吾买尔 +2 位作者 卡哈尔江·阿比的热西提 王路路 吐尔根·依布拉音 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第1期150-155,共6页

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息... 为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方法一在实验任务中取得了最高的准确率,方法二具有较优的准确率和较快计算速度,实验结果表明了两种方法的有效性。 展开更多

关键词 句子相似度 词性 权重 词向量 语义

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基于深度神经网络的维吾尔文命名实体识别研究 被引量：11

11

作者 王路路 艾山.吾买尔 +2 位作者 吐尔根.依布拉音 买合木提.买买提 卡哈尔江.阿比的热西提 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期64-70,共7页

现有的维吾尔文命名实体识别主要采用基于条件随机场的统计学习方法,但依赖于人工提取的特征工程和领域知识。针对该问题,该文提出了一种基于深度神经网络的学习方法,并引入不同的特征向量表示。首先利用大规模未标注语料训练的词向量... 现有的维吾尔文命名实体识别主要采用基于条件随机场的统计学习方法,但依赖于人工提取的特征工程和领域知识。针对该问题,该文提出了一种基于深度神经网络的学习方法,并引入不同的特征向量表示。首先利用大规模未标注语料训练的词向量模型获取每个单词具有语义信息的词向量;其次,利用Bi-LSTM提取单词的字符级向量;然后,利用直接串联法或注意力机制处理词向量和字符级向量,进一步获取联合向量表示;最后,用BiLSTM-CRF深度神经网络模型进行命名实体标注。实验结果表明,以基于注意力机制的联合向量表示作为输入的Bi-LSTM-CRF方法在维吾尔文命名实体识别上F值达到90.13%。 展开更多

关键词 维吾尔文命名实体识别 长短时记忆网络 条件随机场 注意力机制

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基于Bi-LSTM-CRF模型的维吾尔语词干提取的研究 被引量：6

12

作者 古丽尼格尔·阿不都外力 吐尔根·依布拉音 +1 位作者 卡哈尔江·阿比的热西提 王路路 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期60-66,共7页

词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi... 词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi-LSTM-CRF的维吾尔语词干提取模型,将字符作为最小切分单位,选取维吾尔语字符特征、音类特征以及语音特征为候选特征,结合模型进行实验。实验表明,该文提出的Bi-LSTM-CRF模型在维吾尔语词干提取任务上,F1值达到了88%,在融入手工提取的候选特征之后,F1值提高了1.8个点,有效提高了词干提取的准确性,缓解了上述问题带来的影响。 展开更多

关键词 维吾尔语 词干提取 Bi-LSTM-CRF

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基于条件随机场的维吾尔文机构名识别 被引量：6

13

作者 买合木提.买买提 王路路 +2 位作者 吐尔根.依布拉音 艾山.吾买尔 卡哈尔江.阿比的热西提 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期273-278,共6页

为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构... 为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构名识别。实验结果表明,相比于基于规则的方法和隐马尔科夫模型(HMM),该方法不依赖于人工编写规则,识别的准确率和召回率较高。 展开更多

关键词 命名实体 机构名识别 维吾尔语 条件随机场 黏着语

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维吾尔语词尾对汉维统计机器翻译影响的研究 被引量：8

14

作者 米莉万.雪合来提 麦热哈巴.艾力 +1 位作者 吐尔根.依布拉音 姜文斌 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第3期224-227,共4页

维吾尔语属于阿尔泰语系,是典型的黏着语,构形词尾在维吾尔语中占很重要的地位,这与汉语差别很大。针对维吾尔语的形态特点,分析汉维统计机器翻译中维吾尔语构形词尾的作用,利用Cherio搭建一个基于层次短语的汉维统计机器翻译系统。使... 维吾尔语属于阿尔泰语系,是典型的黏着语,构形词尾在维吾尔语中占很重要的地位,这与汉语差别很大。针对维吾尔语的形态特点,分析汉维统计机器翻译中维吾尔语构形词尾的作用,利用Cherio搭建一个基于层次短语的汉维统计机器翻译系统。使用词级粒度、词干级粒度、词干词尾级粒度的汉维平行语料进行对比实验,探讨不同粒度对汉维统计机器翻译系统的影响。实验结果表明,该汉维统计机器翻译系统可以提高汉维统计翻译的质量,BLEU值达到0.1972。 展开更多

关键词 黏着语 词尾 统计机器翻译 层次短语翻译模型 语言模型

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基于卷积非负矩阵部分联合分解的强噪声单声道语音分离 被引量：3

15

作者 董兴磊 胡英 +1 位作者 黄浩 吾守尔·斯拉木 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1200-1209,共10页

非负矩阵部分联合分解(Nonnegative matrix partial co-factorization,NMPCF)将指定源频谱作为边信息参与混合信号频谱的联合分解,以帮助确定指定源的基向量进而提高信号分离性能.卷积非负矩阵分解(Convolutive nonnegative matrix fact... 非负矩阵部分联合分解(Nonnegative matrix partial co-factorization,NMPCF)将指定源频谱作为边信息参与混合信号频谱的联合分解,以帮助确定指定源的基向量进而提高信号分离性能.卷积非负矩阵分解(Convolutive nonnegative matrix factorization,CNMF)采用卷积基分解的方法进行矩阵分解,在单声道语音分离方面取得较好的效果.为了实现强噪声条件下的语音分离,本文结合以上两种算法的优势,提出一种基于卷积非负矩阵部分联合分解(Convolutive nonnegative partial matrix co-factorization,CNMPCF)的单声道语音分离算法.本算法首先通过基音检测算法得到混合信号的语音起始点,再据此确定混合信号中的纯噪声段,最后将混合信号频谱和噪声频谱进行卷积非负矩阵部分联合分解,得到语音基矩阵,进而得到分离的语音频谱和时域信号.实验中,混合语音信噪比(Signal noise ratio,SNR)选择以¡3 dB为间隔从0 dB至¡12 dB共5种SNR.实验结果表明,在不同噪声类型和噪声强度条件下,本文提出的CNMPCF方法相比于以上两种方法均有不同程度的提高. 展开更多

关键词 卷积非负矩阵分解 非负矩阵部分联合分解 语音分离 强噪声 单声道

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自然语料缺乏的民族语言连续语音识别 被引量：2

16

作者 武晓敏 达瓦·伊德木草 吾守尔·斯拉木 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期129-131,135,共4页

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话... 以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。 展开更多

关键词 连续语音识别 种子模型 声学模型 语言模型 维吾尔语

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大数据下微博推荐算法 被引量：4

17

作者 张磊 吾守尔.斯拉木 +1 位作者 买买提依明.哈斯木 于清 《激光杂志》 北大核心 2016年第6期1-6,共6页

为了提高微博推荐算法的准确率和解决社交网络平台海量信息的问题。基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)三层模型提出C-LDA(Collaborative Latent Dirichlet Allocation)四层模型,该模型不仅考虑被转发者对转发者的影响而且考虑了关... 为了提高微博推荐算法的准确率和解决社交网络平台海量信息的问题。基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)三层模型提出C-LDA(Collaborative Latent Dirichlet Allocation)四层模型,该模型不仅考虑被转发者对转发者的影响而且考虑了关注者产生的影响。综合特征词热度、用户负样本反馈以及遗忘曲线等因素改进吉布斯采样算法,使用改进后的吉布斯采样算法近似求解C-LDA模型。然后运用模型中用户与微博的主题概率向量计算相似度,进行Top-K微博推荐。与以往方法相比,该方法适用于具有时效性和互动性的微博应用场景,推荐的效果更加理想。最后基于Hadoop平台实现了吉布斯采样算法以及词汇热度算法的分布式处理,提高了处理微博海量数据的能力。实验结果表明,C-LDA算法的Perplexity值相较于传统的LDA算法降低了9.45%。基于C-LDA算法的Top-10推荐结果相较于RT-LDA算法准确率提高了11.23%,召回率提高了14.56%,F_(mearsure)提高了12.53%。在5个节点的集群上分布式处理任务的时间比单机减少了68%。 展开更多

关键词 数据挖掘 社交网络 并行计算 推荐系统

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基于优化GaitSet模型的步态识别研究 被引量：2

18

作者 刘正道 努尔毕亚·亚地卡尔 +2 位作者 木特力甫·马木提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期77-86,共10页

为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,... 为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,增加多尺度的感受野的特征输入和深浅特征融合;最后,在CASIA-B数据库上进行了验证.实验结果表明:LT样本规模及非相同视角下,NM状态下的识别率为97.309%,BG状态下的识别率为94.048%,CL状态下的识别率为81.736%.相比较原模型Rank-1的准确率有较大的提升. 展开更多

关键词 步态识别 优化研究 GaitSet 图像尺寸 深浅特征融合

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移动群智感知中面向用户区域的分布式多任务分配方法 被引量：11

19

作者 韩俊樱 张振宇 孔德仕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期358-362,共5页

多数群智感知(MCS)任务分配方法针对单个任务,难以适用于多任务实时并发的现实场景,而且往往需要实时获取用户位置,不利于保护参与者隐私。针对上述问题,提出了一种面向用户区域的分布式多任务分配方法Crowd-Cluster。该方法首先通过贪... 多数群智感知(MCS)任务分配方法针对单个任务,难以适用于多任务实时并发的现实场景,而且往往需要实时获取用户位置,不利于保护参与者隐私。针对上述问题,提出了一种面向用户区域的分布式多任务分配方法Crowd-Cluster。该方法首先通过贪心启发算法将全局感知任务及用户区域进行分簇;其次,基于空间关联性采用Q-learning算法将并发任务组合构成任务路径;接着,构建符合玻尔兹曼分布的用户意愿模型对任务路径进行动态定价;最后,基于历史信誉记录贪心优选参与者实现任务分配。基于真实数据集mobility的实验结果表明,Crowd-Cluster能有效减少参与者总人数及用户总移动距离,并且在低人群密度场景下,还能降低感知资源不足对任务完成度的影响。 展开更多

关键词 移动群智感知 多任务分配 任务组合 分布式计算 动态定价

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体育器材数据集的构建及分类方法研究 被引量：2

20

作者 石瑞 艾山·吾买尔 +2 位作者 早克热·卡德尔 王中玉 杰恩斯艾力·努尔达艾勒 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期54-63,共10页

针对现有公开体育器材数据集较少且种类有限的缺点,构建了一个新的数据集SED(Sports Equipment Dataset),该数据集具有分布均衡、多样性高、背景丰富等优点.对于多类别小规模数据集,单一模型预测效果不能达到预期的准确率,因此在构建SE... 针对现有公开体育器材数据集较少且种类有限的缺点,构建了一个新的数据集SED(Sports Equipment Dataset),该数据集具有分布均衡、多样性高、背景丰富等优点.对于多类别小规模数据集,单一模型预测效果不能达到预期的准确率,因此在构建SED数据集基础上,提出了一种模型融合与迁移学习相结合的方法.选取ResNet50和InceptionV3作为特征提取器,将2个模型提取的特征融合输入到全连接层再实现分类.同时利用迁移学习的方法优化模型参数,进一步提高模型精度.实验结果表明,在涉及69类体育器材图片分类任务中,准确率达到85%,对体育器材图片分类具有较好的效果. 展开更多

关键词 体育器材 ResNet50 InceptionV3 迁移学习 模型融合

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