山西大学现代教育技术学院
- 作品数：30 被引量：47H指数：4
- 相关机构：中国科学院半导体研究所晋中学院数理学院太原师范学院数学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程电子电信更多>>
- 基于框架表示学习的汉语框架排歧被引量：2
- 2020年
- 为了改善框架排歧模型的性能,区别于传统分类算法人工提取特征的做法,直接从语料中的例句出发,使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法,并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务,显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN中例句库、词元库,基于hinge-loss的神经网络,学习到能最大区别正确框架与错误框架的框架表示向量。此外,还使用WSABIE算法学习到目标词及其上下文的表示向量,排歧时以上下文表示向量与框架表示向量做余弦夹角来判决。在CFN中88个有歧义的词元上进行3组2折交叉验证(3×2 BCV)实验,框架排歧精度最好达到72.52%,t-检验结果表明该方法性能显著高于其他框架排歧方法。
- 侯运瑶曹学飞崔军王瑞波李济洪李茹
- 带有侧耦合腔的Y型MIM 波导的传输特性研究
- 2017年
- 本文设计了一种带有两个水平侧耦合Fabry-Perot(FP)共振腔的基于金属-绝缘体-金属(MIM)结构的Y型表面等离子体光波导结构。传输谱存在一个较窄的阻带,两个腔的长度相同时,两个输出端的传输谱几乎完全重合;两个腔长度不同时每个输出端的传输谱上的阻带位置也不同,并且当一个输出端透射率达到最小时,另一个输出端的透射率接近最大。通过调节两个FP共振腔的长度?宽度以及腔内介质的折射率,可以调节表面等离子体激元在腔内发生共振从而形成驻波的工作波长,实现探测灵敏度高达1280 nm/RIU?品质因子大于200的传感特性。利用这些特性可以在两个输出端对不同的工作波长实现滤波?开关?分束等功能,因此这种亚波长表面等离子体光波导结构在集成光学滤波器?纳米光开关?分束器以及折射率传感器等领域有一定的应用前景?
- 伊兴春田晋平杨荣草
- 关键词：传输谱
- 知识与数据双驱动的智慧校园架构研究与探索
- 2024年
- 随着智慧校园建设的不断推进,如何整合资源赋能师生成为值得探究的问题.数据和知识是智慧校园框架的核心驱动层,需要建立完善的知识库,该架构形成了智慧校园的智慧大脑,并通过实践案例验证了该框架的实用性和高效性.
- 张波宋毅君
- 关键词：智慧校园知识管理
- 带有同心双圆环谐振腔的MIM波导的Fano谐振特性研究被引量：1
- 2019年
- 本文设计了一种支持多重Fano谐振的金属-介质-金属(MIM)型表面等离子体光波导(SPW)结构,该结构由带有枝节谐振腔的直波导耦合同心双圆环谐振腔组成。利用有限元法进行数值仿真,研究了耦合距离、枝节的高度以及同心双圆环内、外环半径对Fano传输特性的影响。同时,结合磁场分布图,分析了多重Fano谐振形成的物理机理。另外,通过改变填充在同心双圆环谐振腔内介质材料的折射率研究了该结构在折射率传感器领域的应用。该波导结构具有灵敏度为1 400nm/RIU,品质因数高达1 380的传感特性。最后,本文研究了该波导结构的慢光特性,研究表明Fano峰附近的最大群折射率约为11.4,最大延迟时间约为0.076ps。这种SPW结构在纳米尺度的滤波器、折射率传感器以及慢光器件等领域有着潜在的应用前景。
- 魏国强田晋平杨荣草杨荣草
- 关键词：传输特性
- “互联网+”时代广电大数据挖掘研究被引量：1
- 2018年
- "互联网+"时代,相关服务应用的迅猛发展产生了大量数据,大数据对广电行业影响巨大,价值有待挖掘,使商业机会变得无穷大。关联规则算法是一种常用的数据挖掘算法,文中探讨用关联规则算法对广电大数据进行挖掘研究,实现对广电用户喜好的分析,从而起到预测效果,发挥广电媒体强大的市场影响力。
- 白妙青
- 关键词：大数据数据挖掘关联规则算法
- 方差正则化的分类模型选择准则被引量：1
- 2019年
- 在传统的机器学习中,模型选择常常是直接基于某个性能度量指标的估计本身进行,没有考虑估计的方差,但是这样的忽略极有可能导致错误模型的选择。于是考虑在分类模型选择研究中添加方差的信息的方法,以提高所选模型的泛化能力,即将泛化误差性能度量指标的组块3×2交叉验证估计的方差估计作为正则化项添加到传统模型选择准则中,提出了一种新的方差正则化的分类模型选择准则。模拟和真实数据实验验证了在分类模型选择问题中,提出的模型选择准则相比传统方法选到正确分类模型的概率更大,验证了方差在模型选择中的重要性以及提出的模型选择准则的有效性。进一步,理论上证明了在二分类问题的模型选择中,该模型选择准则具有选择的一致性。
- 房立超王钰杨杏丽李济洪
- 关键词：泛化误差
- 融合深度神经网络特征的ARIMAX雾霾PM2.5预测
- 2023年
- 目前,雾霾污染问题是关乎国计民生的重大问题,它已经对人们的生产、生活、身体健康,以及生态环境和气候变化都产生了很大的影响。这样,如何通过监测雾霾变化获取的雾霾相关信息去准确预测雾霾污染物的浓度,以防治和减轻雾霾造成的严重后果变得尤为重要。因此,通过在简单有效的传统ARIMAX模型基础上融入深度神经网络语义特征,提出了一种新的雾霾PM2.5浓度预测框架。首先,把对雾霾预测有显著影响的气象因子温度、压力、相对湿度数据转换为图像数据;然后,运用ResNet-50(Residual Network-50)卷积神经网络模型提取深度语义特征,进而运用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)技术处理高维特征,得到最佳深度神经网络特征组合;最后,用ARIMAX技术建立雾霾PM2.5浓度预测模型。在收集的山西省2015~2019年PM2.5浓度和气象因子数据集上验证了该预测框架在皮尔逊相关系数(Pearson’s Correlation Coefficient,PCC)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)度量下,对于1、3、5和7天长短期预测,都始终优于传统的简单差分自回归滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型、三因素ARIMAX模型、多元回归模型、ResNet-多元回归模型、长短期记忆网络(Long and Short-Term Memory,LSTM)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型。
- 张钰洁王钰杨杏丽
- 一种改进的GloVe词向量表示学习方法被引量：6
- 2021年
- GloVe模型是一种广泛使用的词向量表示学习的模型。许多研究发现,学习得到的词向量维数越大,性能越好;但维数越大,模型学习耗时越长。事实上,GloVe模型中,耗时主要表现在两方面,一是统计词对共现矩阵,二是训练学习词向量表示。该文在利用GloVe模型统计语料中词对共现时,基于对称或非对称窗口得到两个共现矩阵,然后分别学习得到较低维度的词向量表示,再拼接得到较高维度的词向量表示。从计算的复杂度来看,该文方法并不会产生多的计算量,但显然统计共现矩阵和训练学习可通过并行方式实现,能够显著提高计算效率。在使用大规模语料的实验中,以对称和非对称窗口分别统计得到共现矩阵,分别学习得到300维词向量表示,再使用拼接方式得到600维词向量表示。与GloVe模型对称和非对称的600维的词向量相比,在中文和英文的词语推断任务上,显著地提高了预测的准确率,在词语聚类任务上,有较好的聚类效果,验证了该文方法的有效性。
- 石隽锋李济洪王瑞波
- 基于HMSVM的基本名词短语识别研究被引量：1
- 2012年
- 名词短语在自然语言处理中具有重要的地位.文章首先从语言学角度定义了名词短语,然后为名词短语识别的问题设计了一个序列标注模型,最后将隐马尔科夫支持向量机用于学习该序列标注问题.实验显示取得了满意的准确率和召回率.
- 王仲华卢娇丽
- 关键词：基本名词短语支持向量机
- 带有开口方环谐振腔的MIM波导的Fano谐振特性研究被引量：1
- 2018年
- 本文设计了一种支持Fano谐振传输特性的金属-介质-金属(MIM)型表面等离子体光波导结构,该结构由带有枝节谐振腔的直波导和一个开口方环谐振腔组成。利用数值方法详细研究了Fano谐振传输特性对几何参数的依赖关系,并通过时域耦合模理论(CMT)对给定参数条件下的传输谱进行了拟合验证。同时,也对该结构在折射率传感器方面的应用进行了研究,通过计算介质折射率变化引起的Fano谐振峰的波长变化可以发现,传感器的灵敏度高达1500nm/RIU,品质因子超过1800。这种表面等离子体光波导结构在光子器件集成及纳米滤波器、快速光开关以及折射率传感器等领域有一定的应用前景。
- 殷俊田晋平杨荣草
- 关键词：传输谱
