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1. chinaXiv:201810.00017 [pdf]

基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型

罗计根; 杜建强; 聂斌; 熊旺平; 刘蕾; 贺佳
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为解决采用Softmax作为长短期记忆网络分类器导致实体关系识别模型泛化能力不足,不能较好适用中医实体关系抽取等问题,提出一种融合梯度提升树的双向长短期记忆网络的关系识别算法(BILSTM-GBDT)。先采用word2vec对中医文本进行向量化表示,再利用基于注意力机制的双向长短期记忆网络提取高阶特征,最后采用集成分类模型梯度提升树作为特征分类器,提高关系识别效果。在中医等多个关系语料库上的实验结果表明,该模型与传统SVM方法、GBDT方法及其深度学习方法相比,均有更高的精确率、召回率和F值。

提交时间: 2018-10-11 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量96下载量32 评论 0

2. chinaXiv:201711.02211 [pdf]

不同生育时期冬小麦籽粒蛋白质含量的高光谱遥感监测模型

贺 佳; 刘冰峰; 黎世民; 郭 燕; 王来刚; 张 彦; 李 军
分类: 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科

为研究不同氮磷水平下冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感监测模型, 提高模型精度, 本文通过连续5年定位试验研究不同氮磷耦合水平下, 不同生育时期冬小麦冠层光谱反射率、植株氮含量以及成熟期籽粒蛋 白质含量, 以相关、回归等统计分析方法, 建立基于不同生育时期植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型; 然后通过灰色关联度分析, 筛选植株氮含量的最佳植被指数, 以偏最小二乘回归法, 建立基于植被指数的植株氮含量监测模型; 最后以植株氮含量为链接点, 按照“植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量”之间的联系,建立融合植被指数与植株氮含量的冬小麦成熟期籽粒蛋白质含量监测模型。结果表明: 在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期基于植株氮含量建立的成熟期籽粒蛋白质含量监测模型, 具有较好的监测精度; 拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期分别基于修正叶绿素吸收反射率指数(MCARI1)、归一化差值叶绿素指数(NDCI)、修正归一化差异指数(mNDVI)、MCARI1、NDCI 植被指数建立植株氮含量监测模型, 监测精度(R2)分别为0.826、0.854、0.867、0.859 和0.819; 以植株氮含量为链接点, 通过“植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量”的间接联系, 建立基于拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期植被指数且融合植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型, R2 分别为0.935、0.972、0.990、0.979 和0.936; 以独立数据对模型进行验证, 模型预测值与实测值间相对误差(RE)分别为11.26%、10.74%、8.41%、10.25%和11.36%, 均方根误差(RMSE)分别为2.221 gkg1、1.825 gkg1、1.214 gkg1、1.767 gkg1 和2.137 gkg1。说明基于不同生育时期植被指数链接植株氮含量可以对成熟期籽粒蛋白质含量进行有效监测, 且模型具有较好的年度间重演性和品种间适应性。

提交时间: 2017-11-09 来自合作期刊:《中国生态农业学报》 点击量177下载量125 评论 0

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