基于软竞争机制的对传网络模型及应用

针对传统对传网络(CounterPropagationNetwork,CPN)模型和学习算法存在的问题和不足,提出改进模型及竞争层的改进算法。在竞争层使用软竞争机制得到竞争层的输出,克服传统CPN使用胜者全得竞争机制的弊病,使竞争层中每一个神经元节点能充分发挥作用,参与网络的训练和权值的调整,提高竞争层中神经元的利用率,使网络能实现运用最少的神经元,达到要求的性能。从数值实验的对比看出,由于改进了网络模型和竞争算法,增强了CPN的模拟精度,CPN能更好地逼近模拟函数,提高了CPN的使用效率,网络性能得到了很大的提高。     

用于矢量量化的神经网络竞争学习算法

对典型的竞争学习算法进行了研究和分析，提出了一种基于神经元获胜概率的概率敏感竞争虎法。与传统竞争学习算法只有一个神经元获胜而得到学习不同，ＰＳＣＬ算法按照各种凶的获胜概率并通过对失真距离的调整使每个神经元均得到不同的学习，可以有效地克服神经元欠利用问题。     

自组织过程神经网络及其应用研究

针对与时间过程有关的模式分类问题，提出了一种自组织过程神经元网络模型．网络由输入层和竞争层组成，其输入和连接权可为与时间有关的函数，输入层结点与竞争层结点实行全互连接．网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征，并对其进行自组织，在竞争层将分类结果表现出来．为简化计算，在输入空间中引入函数正交基，将输入函数和网络权函数表示为正交基的展开形式，利用基函数的正交性，使网络权函数的调整非时变化．给出了竞争学习和有教师示教两种学习算法，并以石油地质中沉积微相识别问题为例证明了模型和算法的有效性．     

基于分类的中文微博热点话题发现方法研究

智能手机和微博客户端强化了微博的媒体特性,实时发现微博话题具有现实意义。文章提出了一种基于关键字分类的中文微博热点话题发现方法,通过关键字对微博信息进行筛选和归类,以时间窗内词频和增长速度构造赋权函数提取主题词,词汇的同文本条件概率作为相似度判定依据,基于改进的单遍聚类算法进行主题词聚类。对系统运行结果分析表明,该方法可以实时有效地聚类发现微博热点话题。     

一种基于误差的径向基神经网络学习方法

提出了一种基于误差的径向基神经网络竞争学习法，它以网络的输出误差为度量，通过竞争调节神经元中心，RLS算法训练网络的权值，并利用IPL算法判断网络神经元的冗余性。仿真结果表明，该算法提高了网络的输出精度，简化了网络结构，其运算速度也较快。     

基于随机退火的神经网络学习算法及其应用

提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,并将其应用于解决图像特征绑定问题。该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点。通过理论分析证明了该算法与竞争层神经网络动力学方程的等价性。通过对比实验验证了算法能够在加快网络收敛速度的同时提高特征绑定结果的 合理性。     

人工神经网络BP算法通用程序

前言 尽管人工神经网络BP算法仍然存在着某些问题,但它还是一个非常有效的算法,得到了广泛的应用。本文介绍一个通用的BP算法程序。 1.BP算法 对于全连接的BP网络,假设网络共有N层,其中,输入节点为n个,输出节点为m个,网络有N—2个隐层,第i层的神经元数为N_i,则有N_1=n,NN=m;规定第i层第q个神经元的输出为y(i,q),阈值为θ(i,q),其中第1层的输出为输入的样本;从第i层的第s个神经元到第i+1层第q个神经元的连接权为W(i,s,q)。各层神经元的输出满足:     

自适应谐振理论综述

1.引言神经网络的竞争学习模型在70年代早期由Malsburg和Grossberg提出,此后得到了很大的发展。这种学习是指网络中的某一组神经元相互竞争对外界刺激模式响应的权力,竞争获胜的神经元的连接权发生某种变化,使得它在下一次对该刺激模式进行竞争时更为有利。一般来说,由竞争学习模型学习得到的分类很难保持稳定,即使连续地为网络提供有限个保持不变的模式序列,某一个特定的获胜分类仍然可能不断地发生变化。为了稳定学习过程,就必须将学习率     

基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法

PID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例（P）、积分（1）、微分（D）元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按PID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了PID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时,用单个PI神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个PID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的PID神经网络来分离。仿真结果验证了单个PID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号。     

基于序列输入的神经网络模型算法及应用

为提高神经网络的逼近能力,提出一种基于序列输入的神经网络模型及算法。模型隐层为序列神经元,输出层为普通神经元。输入为多维离散序列,输出为普通实值向量。先将各维离散输入序列值按序逐点加权映射,再将这些映射结果加权聚合之后映射为隐层序列神经元的输出,最后计算网络输出。采用Levenberg-Marquardt算法设计了该模型学习算法。仿真结果表明,当输入节点和序列长度比较接近时,模型的逼近能力明显优于普通神经网络。     

基于联合权重的多文档关键词抽取技术

该文提出一种多文档关键词抽取方法,该方法提出ATF×PDF(Average Term Frequency×Proportional Document Frequency)来计算词语权重,并根据候选关键词之间的语义相似度,采用联合权重方法重新计算候选关键词的权重来抽取关键词。该方法综合考虑了词语的频率,词性以及词语之间的语义相似性等信息,实验表明,该方法能有效抽取多个文档的关键词,同基于关键词的聚类标记方法相比,其准确率提高3%,召回率提高7%,F-measure提高4.4%。     

基于词干单元的维-哈语文本关键词提取研究

提出了基于词干单元的维吾尔语和哈萨克语（以下称维-哈语）文本关键词提取方法。维-哈语属于资源缺乏的派生类语言,词素结构分析和词干提取方法能有效地减少派生类语言的粒度容量,并且可以提高其覆盖率。从网上下载维-哈语文本,并切分成词素序列,用word2vec训练词干向量以分布式表示文本内容,再用TF-IDF算法对其词干向量进行加权处理。根据训练集关键词干向量和测试集词干向量相似度来提取关键词。实验结果表明,基于词素切分及词干向量表示的方法是在维-哈语等派生类语言关键词提取任务中的重要步骤,通过这个步骤,能够提高关键词提取的准确率。     

基于词共现矩阵的项目关键词词库和关键词语义网络

针对专业领域中科技项目的关键词提取和项目词库建立的问题,提出了一种基于语义关系、利用共现矩阵建立项目关键词词库的方法。该方法在传统的基于共现矩阵提取关键词研究的基础上,综合考虑了关键词在文章中的位置、词性以及逆向文件频率(IDF)等因素,对传统算法进行改进。另外,给出一种利用共现矩阵建立关键词关联网络,并通过计算与语义基向量相似度识别热点关键词的方法。使用882篇电力项目数据进行仿真实验,实验结果表明改进后的方法能够有效对科技项目进行关键词提取,建立关键词关联网络,并在准确率、召回率以及平衡F分数(F1-score)等指标上明显优于基于多特征融合的中文文本关键词提取方法。     

基于词频统计的文本关键词提取方法

针对传统TF-IDF算法关键词提取效率低下及准确率欠佳的问题,提出一种基于词频统计的文本关键词提取方法。首先,通过齐普夫定律推导出文本中同频词数的计算公式;其次,根据同频词数计算公式确定文本中各频次词语所占比重,发现文本中绝大多数是低频词;最后,将词频统计规律应用于关键词提取,提出基于词频统计的TF-IDF算法。采用中、英文文本实验数据集进行仿真实验,其中推导出的同频词数计算公式平均相对误差未超过0.05;确立的各频次词语所占比重的最大误差绝对值为0.04;提出的基于词频统计的TF-IDF算法与传统TF-IDF算法相比,平均查准率、平均查全率和平均F1度量均有提高,而平均运行时间则均有降低。实验结果表明,在文本关键词提取中,基于词频统计的TF-IDF算法在查准率、查全率及F1指标上均优于传统TF-IDF算法,并能够有效减少关键词提取运行时间。     

基于词或词组长度和频数的短中文文本关键词提取算法

中文文本的关键词提取是自然语言处理研究中的难点。国内外大部分关键词提取的研究都是基于英文文本的, 但其并不适用于中文文本的关键词提取。已有的针对中文文本的关键词提取算法大多适用于长文本,如何从一段短中文文本中准确地提取出具有实际意义且与此段中文文本的主题密切相关的词或词组是研究的重点。 提出了面向中文文本的基于词或词组长度和频数的关键词提取算法,此算法首先提取文本中出现频数较高的词或词组,再根据这些词或词组的长度以及在文本中出现的频数计算权重,从而筛选出关键词或词组。该算法可以准确地从中文文本中提取出相对重要的词或词组,从而快速、准确地提取此段中文文本的主题。实验结果表明,基于词或词组长度和频数的中文文本关键词提取算法与已有的其他算法相比,可用于处理中文文本,且具有更高的准确性。     

基于TI-Rank的弹幕关键词提取方法

为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWText Rank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数对提取效果的影响,通过分段函数构建ICDF算法;引入语义维度信息并利用中文拼音作为编辑距离的计算单元构建DWText Rank模型。实验结果表明,TI-RANK模型提取关键词的F1值达到0.8以上,相较传统TF-IDF和Text Rank算法提高了约20%。为更合理评价关键词提取的准确率,按照关键词重要程度降序排列定义三级梯度评价标准,该标准能够更好体现出排序靠前关键词的正确性对准确率的影响。     

基于组合词和同义词集的关键词提取算法*

为了提高关键词的提取准确率,在对现有关键词抽取方法进行研究的基础之上,针对影响关键词提取准确率的分词技术、同义词现象等难点,提出了一种基于组合词和同义词集的关键词提取算法。该算法首先利用组合词识别算法极大地改进分词效果,能识别网页上绝大多数的新词、未登录词,为提高关键词自动抽取准确率奠定了坚实的基础;同时利用构造的同义词集,合并同义词的词频,避免了同义词在输出结果中同现;利用综合评分公式,充分考虑候选关键词的位置、长度、词性等特性。实验数据表明,该方法有较高的提取准确率。     

支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。     

基于语义的中文文本关键词提取算法

为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。     

基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类

针对维吾尔语文本的分类问题,提出一种基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类方法。首先,对输入文本进行预处理,滤除非维吾尔语的字符和停用词;然后,利用词语语义相似度、词语位置和词频重要性加权的TextRank算法提取文本关键词集合;最后,根据互信息相似度度量,计算输入文本关键词集和各类关键词集的相似度,最终实现文本的分类。实验结果表明,该方案能够 提取出具有较高识别度的关键词,当关键词集大小为1250时,平均分类率达到了91.2%。