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语义回归

语义回归是一个非常普遍的语言现象,但尚缺乏对其内在发生机制的探讨。从不同角度均可解释这  (本文共4页) 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于二型模糊系统的语义回归模型的研究

当一个元素不能完全属于或完全不属于某个集合时(即其属于某个集合的“程度”介于0与1之间时)用模糊度来表示。1965年美国控制学专家Zadeh[1]提出模糊理论以来,相关的研究不断地取得突破,它的数学特征也不断地被完善。尤其是1975年二型模糊集的引入。相对于一型模糊集,它采用了三维的隶属度函数,使其集合元素的隶属度本身成为一个[0,1]间的模糊数。二型模糊集理论解决了隶属度函数自身的形状或参数存在不确定性的情况,因此二型模糊集理论能更好的适用于存在多重不确定性的情况,也就是当一个元素属于某个集合的“程度”也不确定时,就需要用到二型模糊理论。它的相关应用也取得了阶段性的进展,它被广泛的应用在模式识别,模糊逻辑,模糊系统,金融分析等多个领域,模糊系统是这之中的一个重要的研究方向。它是以模糊集理论为依托的基于知识或规则的系统,其核心是由IF-THEN规则组成的知识库。二型模糊系统与传统的一型模糊系统相类似,也是通过组合IF-THEN规...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

《百色学院学报》2012年05期
百色学院学报

壮语亲属词语义关系量变的回归分析

壮语亲属词中的汉借词使早期的亲属语义关系发生了量变,且这种量变在壮语方言中具有随...  (本文共6页) 阅读全文>>

《计算机系统应用》2014年07期
计算机系统应用

基于隐含语义索引的文本情感序列回归方法

传统上,文本情感分析技术仅限于情感分类,即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类.而在实际中,有时更需要将评论进行分级,比如把商品划分为"好"、"中"、"差"、"极差"等若干个级别,以便更准确表达评...  (本文共4页) 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

融合用户信任网络模型的协同过滤推荐方法研究

随着互联网的高速发展,信息呈现爆炸性增长,出现了“信息过载”现象,这一现象加剧了用户信息选择的困难。在这一背景下,推荐模型应运而生。协同过滤推荐策略在个性化推荐服务上被广泛地应用,是目前最成功的推荐技术之一,但其受到了评分数据稀疏以及用户冷启动问题的限制,影响了系统对用户推荐的性能。为了解决这样的问题,本文通过把用户间的信任关系与协同过滤算法进行融合以提升相似性计算的可靠性。具体来说,从用户信任网络的结构出发,本文结合有向网络的特点提出了六种不同的基于结构相似的链路预测方式,构造了用户信任网络模型。通过对链路预测后信任网络的全局拓扑结构的分析,我们提出了以信任因子的方式衡量用户信任权重,并与从用户评分模式中建立的评分因子进行融合,得到用户的综合影响力,以作为评分预测任务中的权重,形成了基于用户综合影响力的协同过滤算法。实验表明,该算法不仅在时间复杂度,而且在性能表现上均优于一种近期发表的对比算法~([1]),实现了评分预测精度的...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

深度学习乳腺超声图像分类器及其可解释性研究

乳腺癌疾病诱发因素众多,致死率高,严重危害女性身体健康。超声检测操作简单、无痛无创、无辐射是乳腺肿瘤前期诊断的主要影像学方法。超声检测的数据形式是乳腺超声图像和超声报告,美国放射学会制定的乳腺影像学报告及数据系统BI-RADS对超声报告进行了严格的规范。依据超声数据和医生专业知识的诊断方式主观性强,高度依赖医生个人能力,计算机辅诊系统CAD结合人工智能和医学诊断技术,辅助发现病灶,分类病灶,有助于降低漏诊率和提高医生工作效率。早期的辅诊系统在乳腺超声图像上通过人工或算法提取图像的纹理和形态的特征,组成特征向量,训练机器学习模型。近几年,以“深度神经网络”为代表的深度学习理论逐渐成熟,其表征空间维度高,提取出的特征比人为设定的特征有更强的泛化性能,不断应用在健康和医疗领域。为了探索深度学习在乳腺癌诊断上的应用,本论文在乳腺超声数据集上有针对性的设计了基于CNN的分类器,依据专业医师的标准病灶分割,在训练集准确率ACC为0.7866...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>