辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2012027)
- 作品数：31 被引量：171H指数：9
- 相关作者：邵良杉邱云飞温廷新林明明刘世兴更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划国家自然科学基金辽宁省高校创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程交通运输工程建筑科学更多>>
- 基于簇间距离自适应的软子空间聚类算法被引量：6
- 2016年
- 针对软子空间聚类过程中簇间距离(簇间的分离程度)对聚类的影响程度不确定的问题,提出了一种基于簇内紧密度和簇间距离自适应软子空间聚类算法。算法以经典的k均值聚类算法框架为基础,在最小化各个子空间簇类的簇内紧密度的同时最大化各个子空间簇类的簇间距离。并且通过推导得到新的子空间聚类中心和特征加权的计算方式,克服了软子空间聚类对输入参数敏感的缺点,实现了算法的自适应学习,并且取得了较好的聚类效果。
- 邱云飞狄龙娟
- 关键词：自适应性高维数据
- 基于二维坐标映射法的消费情感分类方法
- 2014年
- 针对中文消费评论的情感分类问题,构建了一种基于语料库的二维坐标映射法的情感分类方法。根据中文语言特点,首先提出了基于语料库的搜索方法,使搜索更有针对性;其次,定义了提取表达情感的中文短语的规则;第三,构造了某领域的最佳种子词选取算法;最后,构造了二维坐标映射算法,通过计算评论句子的坐标值,将其映射到二维直角坐标系中,判断句子的语义倾向性。选取亚马逊网站某商家1200条与牛奶相关的评论(好、差评各600条)进行实验,首先根据最佳种子词选取算法选取"很好-漏"作为最佳种子词,再根据二维坐标映射算法判断评论的情感极性,实验的平均F值达到了85%以上。实验结果表明该算法可以对消费评论进行情感分类。
- 林明明邱云飞邵良杉
- 关键词：中文情感分类语料库
- 遗传算法优化的GM(1,1)模型研究被引量：8
- 2015年
- 为提高GM(1,1)模型预测精度,文章分析了模型中背景值构造与预测结果误差的关系,并总结了背景值改进研究的相关成果。采用权值序列替换原模型背景值构造公式中的单一权值,建立了GA-GM(1,1)预测模型,利用遗传算法迭代寻优获得的一组最优权值序列来构造背景值,以提高模型精度。用两组数据进行GA-GM(1,1)模型与GM(1,1)模型的对比实验,结果表明GA-GM(1,1)具有更小的预测误差,验证了该模型的有效性。
- 邵良杉马寒温廷新张银玲
- 关键词：GM(1,1)模型背景值遗传算法权值
- 基于因子分析与Fisher判别分析法的隧洞围岩分类研究被引量：12
- 2015年
- 为快速有效地预测隧洞围岩的类别,提高地下工程的稳定性和安全性,应用因子分析与Fisher判别分析理论,选取岩石质量指标、完整性指标、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为Fisher判别分析的判别因子。建立基于因子分析的隧洞围岩分类的Fisher预测模型。将现场勘测的30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练。利用回代估计法对模型效果进行检验,正确率为96.7%。将建立的判别模型应用于工程实例,以6组工程数据作为预测样本,进行隧洞围岩的分类预测,并与神经网络方法和Bayes方法进行对比。结果表明:因子分析可以有效提取围岩分类指标,去除冗余影响因素,基于因子分析的Fisher判别模型可有效地预测隧洞围岩的类别,所得预测结果的正确率为100%。
- 邵良杉徐波
- 关键词：隧道工程围岩分类
- 基于三维坐标的模糊量化情感分类方法
- 2016年
- 针对微博情感分类问题,构造了基于三维坐标的模糊量化情感分类算法,通过将情感模糊量化,对微博进行多情感分类。首先对情感模糊处理,将情感分为六大类,根据六大类,定义并计算句子的模糊情感;其次将情感量化处理,根据情感类别构造三维坐标模型,将模糊情感值作为句子的坐标,通过坐标将句子映射到三维坐标模型中,使其量化;最后通过模糊量化处理后,根据与坐标轴的夹角判断句子最终的情感分类。通过实验,对三个作者的微博进行模糊量化处理,对其情感分类,实验结果的F值达到85%以上,同时与三种经典算法进行对比实验,准确率有了明显的提高。
- 林明明邱云飞邵良杉
- 关键词：情感分类
- 煤层底板突水危险性的PNN预测模型研究及应用被引量：15
- 2015年
- 为准确有效地预测煤层底板突水的危险性,在分析大量观测实例数据的基础上,选取底板含水层水压、煤层采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角和断层距工作面距离等6项指标作为影响煤层底板突水的初始特征指标。针对指标之间具有相关性的问题,利用主成分分析(PCA)法提取6项特征指标的主成分,将其作为概率神经网络(PNN)的输入向量,建立基于PCA的煤层底板突水危险性的PNN预测模型。选取21组煤矿实测数据作为学习样本,用于训练模型。采用回代估计法对模型回检。利用学习好的模型,预测另外4组矿井突水数据样本。结果表明,该方法有效降低了指标数据相关性,实现了降维,使PNN模型工作复杂度减弱。将该模型应用于工程实例中,所得预测结果准确率为100%。
- 邵良杉徐波
- 关键词：底板突水危险性
- 基于主题树的微博突发话题检测被引量：6
- 2014年
- 针对传统话题检测方法不能很好处理微博中用语不规范、随意性强、指代不明确以及存在大量网络用语的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的主题树检测方法。首先,运用自然语言处理(NLP)中增大信息熵的方法将相关微博整理成一棵主题树,配合狄利克雷先验α与经验值β随主题数目动态变化的设计思想,结合该模型独特的双重概率统计模式,实现了对文本中每个词"贡献度"的统计,提前处理掉干扰信息,排除垃圾数据对话题检测的影响;然后,利用该"贡献度"作为空间向量模型(VSM)改进后的参数值计算文档间相似度来提取突发话题,达到提高突发话题检测精准度的目的。提出的基于LDA模型的主题树检测方法从F值比对与人工检测两个角度进行了相关实验,实验数据显示该算法不仅可以检测到突发话题,而且获得的结果与知网模型和TF-IDF算法相比分别高出3%、7%,且更符合人的判断逻辑。
- 邱云飞郭弥纶邵良杉
- 关键词：主题树语义相似度空间向量模型
- 基于主成分灰关联的瓦斯涌出量预测模型被引量：2
- 2017年
- 为分析矿井瓦斯涌出的非线性关系、指标间复杂联系和准确预测瓦斯涌出量,基于主成分分析和灰色关联理论在克服指标的共线性、相关性对瓦斯涌出量影响,兼顾二者关联性之上,确定主要指标,建立瓦斯涌出量预测的距离模型和灰色模型,进而基于支持向量机非线性,构建非线性组合预测模型.利用训练样本学习和最小绝对百分比误差确定预测模型参数,并以沈阳某矿某工作面为例,运用已构建模型预测瓦斯涌出量.研究结果表明:日产量、采出率与其他指标的共线性相对较强,煤层间距、临近层厚度及层间岩性与其他指标的共线性相对最弱;该模型绝对百分比误差最大为5.83%,预测精度相对高于各个单项预测模型,大幅降低预测风险.
- 权国林赵琳琳邵良杉温廷新章菲菲
- 关键词：瓦斯涌出量主成分分析灰关联支持向量机
- 基于相关性及语义的n-grams特征加权算法被引量：2
- 2015年
- n-grams作为文本分类特征时易造成分类准确率下降,并且在对n-grams加权时通常忽略单词间的冗余度和相关性.针对上述问题,文中提出基于相关性及语义的n-grams特征加权算法.在文本预处理时,对n-grams进行特征约简,降低内部冗余,再根据n-grams内单词与类别的相关性及n-grams与测试集的语义近似度加权.搜狗中文新闻语料库和网易文本分类语料库上的实验表明,文中算法能筛选高类别相关且低冗余的n-grams特征,在量化测试集时减少稀疏数据的产生.
- 邱云飞刘世兴林明明邵良杉
- 关键词：语义相似度N-GRAMS特征加权
- 基于结构元理论的露天煤矿采剥计划模型被引量：2
- 2015年
- 针对露天煤矿开采中年采剥量为模糊数的采剥计划优化问题,引入了模糊结构元理论,将动锥排除法获得的各个地质最优开采体的模糊采剥量用结构元表示,构建基于结构元的露天煤矿采剥计划模型.对某露天煤矿进行实证研究.结果表明:受市场供求关系及技术可行性等影响,该模型可同时得到模糊最佳生产量,可能的采剥顺序,可能的生产寿命及模糊总净现值的隶属函数解析表达,把模糊问题用精确的表达式表示,可为决策者提供更多的信息.
- 邵良杉赵琳琳张艳菊温廷新
- 关键词：露天煤矿采剥计划结构元
