基于活跃用户特征的论坛广告投放

网络论坛用户众多,广告投放市场大,而目前针对网络论坛的个性化广告却很少,这是因为论坛数据庞杂,信息更新快,实现广告的精准投放有困难.提出了一个基于活跃用户特征词分析的论坛广告个性化投放模型,在模型中提取论坛活跃用户,对活跃用户偏向性进行分析,从而以活跃用户为载体进行个性化广告投放.最后将这一模型在一热门论坛数据上进行了实验,实验结果表明该模型能实现论坛广告的个性化投放.     

基于用户画像与RBF的移动广告精准推送研究

针对当前移动广告的精准推送需求,结合当前的智能技术,提出一种基于用户画像结合协同推荐的广告精准推送方法.在该方法中,基于网络爬虫技术对网页文本关键词的提取,采用VSM向量空间模型构建用户兴趣模型;然后针对个性化推荐中存在评分项目数据稀疏性问题,通过RBF神经网络的方式对评分矩阵进行预测,然后再通过协同推荐算法进行推荐....     

支持个性化推荐的用户分类规则挖掘的研究

提出了一种应用决策树分类技术进行用户分类的方法 ,通过对 Web会话文件的处理、赋予类标记及决策树分类过程 ,实现了根据访问模式对用户的分类 ,以便个性化推荐和指导能够针对不同类别的用户进行 ,从而提高 E- Ser-vices中个性化服务的质量 .还讨论了待分类数据集中条件属性的选择和决策属性的类标记问题 ,给出了应用分类规则进行推荐的过程     

基于IndRNN-Attention的用户意图分类

针对人机对话中的用户意图分类问题,提出了一种基于独立循环神经网络(independently recurrent neural network, IndRNN)和词级别注意力(word-level attention)融合的用户意图分类方法.通过构造一个多层独立循环神经网络模型实现对用户输入文本编码,有效解决了循环神经网络中容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题;结合词级别注意力提高了领域相关词汇对用户输入文本编码的贡献度,有效提高了分类精度.实验结果表明：提出的方法在用户意图分类任务上的效果取得了显著的提升.     

基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量。从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐。仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性。     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于自组织特征映射的网页分类研究

本文提出了一种SOFM（自组织特征映射）与LVQ（学习矢量量化）相结合的分类算 法，利用一种新的网页表示方法，形成特征向量并应用于网页分类中．该方法充分利用了SO FM自组织的特点，同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题．实验表明它不仅具有较 高的训练效率，同时有比较好的查全率和查准率．     

结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐

针对推荐系统中数据稀疏、冷启动和用户特征动态变化及不同用户对同一特征依赖程度不同等问题的影响,提出了结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐。考虑用户特征动态变化的同时将用户依据特征分类以弥补计算相似度的不足,并将用户特征和用户评分相结合解决冷启动问题。结果表明该算法能有效提高推荐质量。     

基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

用户兴趣描述文件的快速分类是个性化搜索引擎的关键技术,提出了一种模糊角分类神经网络模型,该模型能接受用户兴趣描述文件的实向量输入,克服了角分类神经网络（CC4）对二进制输入的要求。模糊角分类神经网络模型根据用户信息所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行分类,随着k值的增大,其分类效果趋近于贝叶斯分类算法。     

基于脉冲神经网络模型的车辆车型识别

准确提取各种运动目标的特征并将它们加以分类识别,是近年来图像处理和人工智能研究中的热点之一.针对识别运动车辆车型需求,提出了在利用脉冲神经网络模型对运动车辆进行边缘提取的基础上提取运动目标的不变线矩特征,再用这些特征训练神经网络对车型进行识别的方法.试验结果表明该模型能准确的提取运动目标的特征,从而提高分类的效果.在今...     

基于BP神经网络的贴片机运动精度控制

将BP神经网络PID控制方法应用于贴片机运动精度控制器设计;针对传统PID控制器参数难以整定等问题,提出了BP神经网络和PID控制器相结合的方法,该方法既有常规PID控制器结构简单的特点,又有BP神经网络自适应、自学习以及逼近任意函数的能力;首先根据伺服电动机的工作原理建立了电枢控制伺服电动机模型传递函数,在此基础上建立了贴片机单关节轴位置控制器模型传递函数;其次描述了BP神经网络和PID控制器相结合的控制模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后利用MATLAB仿真工具对贴片机单关节位置控制进行了仿真;仿真结果表明,结合BP神经网络的PID控制系统提高了系统的稳定性、快速性和动态性能并获得很好的控制效果。     

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带来的危害.随着现代工业逐步智能化,传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求.本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型(Garbage Classification Network, GCNet).通过构建注意力机制,模型完成局部和全局的特征提取,能够获取到更加完善、有效的特征信息;同时,通过特征融合机制,将不同层级、尺寸的特征进行融合,更加有效地利用特征,避免梯度消失现象.实验结果证明, GCNet在相关垃圾分类数据集上取得了优异的结果,能够有效地提高垃圾识别精度.     

神经网络集成融合模型研究及应用

针对专家系统等单一模型解决发动机故障诊断存在的算法复杂度高、诊断准确率低等问题，提出了BP神经网络集成与DS证据推理相融合的神经集成融合模型，不仅实现了发动机不同部位的专家经验与实际观测数据的特征级融合，还实现了多个模型的优势互补。通过对该方法和传统的专家系统方法比较得出，神经网络集成融合方法提高了7.1%的诊断准确率。     

Rough Neural Network of Variable Precision

In this paper, a new method is described to construct rough neural networks. On the base of rough set model, we present a method to develop rough neural network of variable precision and train it using Levenberg–Marquart algorithm. The method is particularly attractive because it combines the advantages of both rough logic networks and neural networks. In our system, weak generalization in rough sets theory and complexity in neural network are avoided while anti-jamming performance is highly improved and the network structure is also simplified. In experiments, the network is applied to classification of remote sensing images. The results show that our method is more effective and successful than application of rough sets and neural network separately.     

基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法

为了降低无线传感器网络的通信量,降低能耗,延长网络的生命周期,提出了一种基于SOFM(Self-Organizing Feature Mapping)神经网络的数据融合算法（SOFMDA）,该算法将自组织映射神经网络和无线传感器网络分簇路由协议相结合,使簇中的各个节点完成神经元的工作,按照数据的特征对其进行分类,提取同类数据的特征,将特征数据发送到汇聚节点,从而减少了数据发送量,延长网络的生命期。仿真实验表明,与普通的数据融合方法相比,SOFMDA能够在保证数据准确性的前提下,有效减少网络通信量,延长网络生命期。在文中仿真实验的时间内,达到了LEACH算法性能的1.5倍。     

基于神经网络数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法;该方法首先利用数字图像预处理技术处理图像并利用特征提取方法提取数字图像特征,然后利用粗糙集理论进行特征约简,最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别;实验表明,相对于传统方法,该方法具有识别率高、速度快的特点,具有较高的实用价值;并且该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径。     

基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别

目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率,提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练,在网络的每个全连接层分别进行特征提取,将得到的特征依次输入到分类器,对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层,比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集,实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层,选择最优训练图像数量和最优分类器构建系统,从而证明了该方法的可行性.     

基于神经网络的中文谓语动词识别研究

识别谓语动词是理解句子的关键。由于中文谓语动词结构复杂、使用灵活、形式多变,识别谓语动词在中文自然语言处理中是一项具有挑战的任务。本文从信息抽取角度,介绍了与中文谓语动词识别相关的概念,提出了一种针对中文谓语动词标注方法。在此基础上,研究了一种基于Attentional-BiLSTM-CRF神经网络的中文谓语动词识别方法。该方法通过双向递归神经网络获取句子内部的依赖关系,然后用注意力机制建模句子的焦点角色。最后通过条件随机场（Conditional random field, CRF)层返回一条最大化的标注路径。此外,为解决谓语动词输出唯一性的问题,提出了一种基于卷积神经网络的谓语动词唯一性识别模型。通过实验,该算法超出传统的序列标注模型CRF,在本文标注的中文谓语动词数据上到达76.75%的F值。