农业知识问答系统句子相似度算法研究

在农业领域中,农业知识问答系统以其能接受自然语言检索和直接返回精确答案而成为一种新的信息检索技术。针对农业领域,提出了一种多重信息融合的句子相似度算法。该算法结合了句子的结构信息、词法信息和语义信息,同时考虑农业知识问答系统中问句的特征,使其更适合应用在农业特定领域中,并通过实验验证了算法的可行性和准确性。     

一种频率增强的语句语义相似度计算

目前,在基于HowNet进行语句语义相似度计算的算法中,没有考虑语句中的不同词语对语句之间相似度值的不同贡献程度,以致计算结果不理想.为了更好地解决上述缺陷,提出了一种频率增强语句语义相似度算法.该算法利用HowNet作为词典库,在同时考虑义原距离和义原深度的条件下,进行词语相似度计算;在此基础上算法进一步将词语在语料库中的频率函数作为权重值,引入至语句的语义相似度计算中,以降低高频率词语在语句相似度值中的比重.实验表明,改进的算法在语句相似度计算结果上与人们的主观判断更接近,结果更合理.     

一种面向语义检索的向量空间模型改进方法

阐述了向量空间模型文本分类技术的基本思想。通过在传统的向量空间模型的基础上增加语义环境形成语义向量空间模型,用以体现领域本体概念之间的关系即语义属性。根据领域本体概念之间关系的不同层次论述了不同关系的不同权重计算方法,并且提出了单层语义向量空间模型的改进方法。     

基于概念相似度计算的语义Web服务发现方法

提出一种基于领域本题概念相似度计算的语义Web服务发现方法。给出合理的概念相似度计算公式,通过领域本体概念相似度计算,最终获得请求和候选服务之间的相似度。传统的概念相似度计算方法只考虑继承关系,本文采用的单概念语义不但考虑继承关系,还考虑二元关系,使本体关系结构构成图结构,更加合理。计算语义距离时,适当处理多继承问题和环问题。实验证实,本算法使得匹配更加合理精确。     

基于概念相似度的本体映射

本文针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法,从本概念间的语义方面讨论本体概念的相似度,在一定程度上增加了计算量,提高了概念映射的查全率。     

一种基于LSTM的草莓白粉病预测方法

草莓白粉病是近年来影响草莓品质和产量的主要病害之一,为了准确预判日光温室草莓白粉病的发生,尽早采用防治手段减少药物使用,设计了基于长短时记忆网络(LSTM)的日光温室草莓白粉病预测模型。运用无线环境数据采集设备对温室内草莓生长环境因子(空气温度、空气相对湿度、光照强度、土壤温度、土壤相对湿度)进行实时动态监测,并同步进行白粉病流行调查。在此基础上首先总结了日光温室草莓白粉病易发区域,作为病情监测重点区域,用于在模型预测发病时指导人工重点观测。同时采用LSTM模型构建了日光温室草莓白粉病预测模型,预测草莓白粉病是否发生。选取了25项环境相关指标,分别使用发病前7 d至发病前4 d、发病前4 d和发病前7 d的环境数据作为输入训练模型,并比较预测效果。结果表明使用发病前7 d至发病前4 d的环境数据作为模型输入可以准确预测出草莓白粉病发病,精度达到93%,与以发病前7 d的环境数据作为输入的模型相比,预测准确度相当,但使用输入数据更少,可以提前3 d预判出白粉病发病,取得了较好的效果,具有良好应用前景。     

基于语义相似度计算的农业实用技术FAQ系统平台设计

本文采用一种新的改进语句相似度计算技术,设计出Web环境下农业实用技术FAQ系统平台,该平台通过对用户输入的自然语言问句进行处理、分析、计算,然后自动筛选出专业数据库中置信度高的答案,为用户提供实用农业技术信息服务。系统操作方便快捷,答案准确专业,能够较好地满足农业生产技术需求。     

基于相似度的电力电子电路故障诊断技术

采用一种基于S变换相似度的电力电子电路故障诊断方法,首先建立各种故障类型信号的S变换模时频矩阵,然后计算故障信号S变换模时频矩阵与已建立的标准模时频矩阵的相似度,以相似度最大为判别依据,实现故障的诊断.三相桥式可控整流电路晶闸管故障诊断仿真结果表明：该方法能准确对电力电子电路故障进行类型的识别和故障元的定位,对噪声具有鲁棒性,且算法简单.     

基于改进的相似度判别的气象传真图底图去除方法

在对气象传真图像进行矢量化识别之前,为了消除底图的影响,需要将底图从图像中去除,本文在研究以往底图去除算法的基础上,提出了一种改进的相似度判别的底图去除方法。该方法从细化后的接收图像中提取出各条分离的曲线,将曲线分别拿到标准的底图数据中相对应位置进行相似度判别运算,当遍历完接收图像中所有曲线后,即完成对整幅图像的判别。整个过程相当于只对整幅标准底图遍历一遍,所有曲线也仅参与运算一次即可得到判别。该方法在准确识别底图的基础上,使得运算的数据量大大减小,改善了原有方法运算量大且算法复杂的缺点。     

基于word2vec和LSTM的句子相似度计算及其在水稻FAQ问答系统中的应用

[目的]水稻FAQ(frequently asked question,常问问题集)问答系统对农户在水稻种植过程中遇到的问题进行解答,问句相似度计算是其核心,用来匹配用户问题和FAQ中的问题。针对传统句子相似度算法准确率普遍较低的问题,本研究旨在用深度学习计算问句相似度,以提高系统回答的准确性。[方法]构建一个基于word2vec和LSTM(long-short term memory,长短期记忆)神经网络,包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和输出层的句子相似度模型。对水稻FAQ中的3 007个问题进行归类和组合得到32 072个问题对,并标注其相似性作为训练和测试数据。使用基于农业领域语料库训练得到的word2vec模型对训练数据向量化后作为输入,训练句子相似度模型。[结果]在测试集上对模型进行验证,并与基于How Net、基于词向量的余弦距离以及基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的3种句子相似度算法进行对比。对句子相似度的计算结果进行抽样检查,该模型的计算结果更符合人的直观印象。从准确率和ROC(receiver operating characteristic curve)曲线进行分析,该模型也明显优于其他3种方法,准确率达到了93.1%。[结论]本研究构建的模型显著提升了句子相似度计算的准确率,基于该模型开发的水稻FAQ问答系统,能够准确匹配用户问题和水稻FAQ中的问题,帮助农户更好地解决水稻生产中遇到的问题。     

基于森林病虫害领域本体的概念相似度算法改进

传统的基于本体概念的相似度算法过于依赖层次结构,且忽略了许多影响概念间语义相似度的因素。针对这一问题,通过引入边权重关系、语义相关度影响因素,提出1种新的基于森林病虫害本体的语义相似度的计算方法。结果表明:改进后的相似度算法比传统算法更接近林业相关领域的专家经验值,证明了该方法的准确性及有效性,体现了林业领域本体概念间的复杂关系。     

烟用香精指纹图谱相似度评价方法的选择

为有效控制烟用香精质量,先以模拟数据为研究对象,比较了各种相似度评价方法,然后结合烟用香精的具体情况,选择峰面积权重非均一性法计算特征指标、其余指标合计与标准样品平均值之间的相似度,建立了烟用香精的相似度评价方法。     

基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割

针对复杂背景下的成熟草莓图像,提出了一种基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割算法（CS\|BASED RSIS）。首先提取成熟草莓区域,确定成熟草莓的主颜色,然后遍历待分割的图像,求出每个像素点相对于主颜色的颜色比和相似度,进行颜色相似度的阈值分类,最后经多次膨胀和去除小面积对象的数学形态学处理,输出分割结果。试验结果表明,在无粘连无遮挡、无粘连有遮挡、有粘连有遮挡3种复杂环境下,与OTSU等图像分割算法相比,CS\|BASED RSIS算法不仅能达到更好的分割效果,而且平均分割时间仅为0965 s,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

基于相似度准则的试验装备采购风险评估模型

试验装备采购风险的决策问题具有复杂性、模糊性和群决策性.分析采购风险评估问题的层次结构,设计专家权重的有效算法,构建基于相似度的风险评估群决策模型并通过实例分析结果证明了方法的合理性和有效性.     

基于相似度的管道泄漏负压波定位算法

常用的负压波管道泄漏监测技术是通过计算压力下降拐点时刻,得到负压波到达上下游的时间差来定位泄漏点位置,但受负压波传播衰减、缓慢泄漏压力变化小、噪声干扰等影响,压力的下降拐点不明显,无法准确计算得到时间差,降低了泄漏点的定位精度.为了减少负压波泄漏监测技术的定位误差,基于管道泄漏上下游同时传播的负压波同源的特点,采用欧氏...     

基于左归词频向量空间模型的中文文本抄袭检测算法

提出一种基于左归词频向量空间模型的抄袭检测算法.通过左归处理将抄袭文本的指代还原,借助同义词链对所有同义词统一左对齐于同义词链首词,然后以直接统计词频构造文本词频特征,抛弃词频统计抄袭检测算法中以TF-IDF多步计算相对词频的处理,最后以词频特征构造向量空间模型,用余弦相似计算文本相似度.实验表明,算法在各种抄袭类型的数据集上综合性能更优、稳定性更好、效率更高.     

一种改进的支持向量机及其应用

针对传统支持向量机对噪声点敏感问题,提出一种改进的支持向量机.其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度,贡献大的分配较大的隶属度,贡献小的分配较小的隶属度.与传统支持向量机比较,减小了噪声点对分类的影响,提高了SVM的泛化能力.并将其应用到车型识别中,结果显示该方法的有效性.     

一种基于支持向量机的图像检索方法

提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的个性图像检索方法,首先融合符合用户需求的图像的物理特征构造SVM分类器,然后把获得的图像信息提交给分类器进行识别,最后把检索结果返回给用户.实验结果表明,用SVM作为学习机器可以实现对图像的检索分类.     

基于Web日志的用户行为相似度的业务流分析方法

行为相似性度量及评价方法是业务流相关研究领域的热点问题,同时也是很多数据挖掘任务如分块、聚类算法的核心内容,构成了一些业务流程模型优化与重建的基础。已有的研究成果大都将相似性度量转换为集合的交集运算,但是忽视了信息流的其他因素。利用网络用户的Cookies日志,考虑用户行为以及行为所持续的时间长度等因素,提出了用户行为相似度计算方法 SCMBATA,并在此基础上通过事件隶属度的概念,提出了基于行为属性的用户聚类算法CBOSMA。最后,利用自动程序采集到的Web用户事件日志,对所提出的SCMBATA和CBOSMA算法进行分析验证。与传统SPSS聚类进行比较的结果表明,含时间因素的用户行为相似度与传统不含时间因素的用户行为相似度有明显区别,时间因素对于网络用户行为有重要的影响。