基于互信息和条件随机场模型的中文领域术语识别方法

    公开(公告)号:CN103049501A

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201210528734.8

    申请日:2012-12-11

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G06F17/30 G06F17/27

    摘要: 本发明公开了一种基于互信息和条件随机场模型的中文领域术语识别方法,其步骤如下:(1)收集领域文本语料,对语料中所有的标点符号、空格、数字、ASCII字符以及汉字以外字符进行标记;(2)设置字串,计算字串的互信息值;(3)计算字串左右信息熵;(4)定义字串评价函数,设置评价函数阈值,计算各字串的评价函数值,确定字串为词,依次比较该字串中前一字的评价函数值与后一字评价函数值相比较,逐一对字义字串分词;(5)利用条件随机场训练出一个领域术语条件随机场模型,用该模型对进行领域术语识别。该方法在术语识别时,不仅能克服合法术语的数据稀疏,降低了条件随机场算法的运算量,而且能够提高中文领域术语识别精度。

    基于BP人工神经网络的农作物害虫发生量的预测方法

    公开(公告)号:CN102163301A

    公开(公告)日:2011-08-24

    申请号:CN201110089790.1

    申请日:2011-04-12

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于BP人工神经网络的农作物害虫发生量的预测方法,其步骤如下:(1)采集待预测农作物害虫发生量的原始数据和影响农作物害虫发生影响因子的原始数据;(2)计算原始数据之间关联度,剔除差异大的数据;(3)计算影响农作物害虫发生的影响因子的累计贡献率;(4)利用BP人工神经网络,对农作物害虫发生量进行预测。该方法利用灰色关联度分析方法对农作物害虫发生量的原始数据进行处理,剔除掉误差数据,保证预测模型的稳定性和准确性;并利用主成分分析方法降低了BP人工神经网络输入因子个数,有效地解决了利用BP人工神经网络进行预测时,输入因子少时,其预测准确性低;输入因子多时,运算量大、其预测结果得不到收敛的矛盾。

    一种集成CO2捕获和转化双重功能的电化学深度除硬装置

    公开(公告)号:CN116813031A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310942340.5

    申请日:2023-07-29

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: C02F1/46 C02F5/02

    摘要: 本发明公开了一种集成CO2捕获和转化双重功能的电化学深度除硬装置,具体包括:处理槽、电化学发生器、气体扩散组件、蠕动泵和二氧化碳气瓶,所述处理槽内部装有待处理的循环冷却水。所述阴极板与电源的负极相连通,阳极板与电源的正极相连通;所述阳极板和阴极板均设置在处理槽内部,平行于循环冷却水流动方向;所述阴极/水界面水分子的还原反应生成的碱性环境来去除硬度离子Mg2+。本发明集成CO2捕获和转化双重功能并将其应用于循环水除硬中,无需向水体中引入新的离子,并且在一定程度上省去预调碱、后加酸回调pH值过程、同时具备除硬效果好、能耗低、无二次污染等优势,一石二鸟,达到了“以废治废”的目的,助力双碳目标的实现。

    基于互信息和条件随机场模型的中文领域术语识别方法

    公开(公告)号:CN103049501B

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201210528734.8

    申请日:2012-12-11

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G06F17/30 G06F17/27

    摘要: 本发明公开了一种基于互信息和条件随机场模型的中文领域术语识别方法,其步骤如下:(1)收集领域文本语料,对语料中所有的标点符号、空格、数字、ASCII字符以及汉字以外字符进行标记;(2)设置字串,计算字串的互信息值;(3)计算字串左右信息熵;(4)定义字串评价函数,设置评价函数阈值,计算各字串的评价函数值,确定字串为词,依次比较该字串中前一字的评价函数值与后一字评价函数值相比较,逐一对字义字串分词;(5)利用条件随机场训练出一个领域术语条件随机场模型,用该模型对进行领域术语识别。该方法在术语识别时,不仅能克服合法术语的数据稀疏,降低了条件随机场算法的运算量,而且能够提高中文领域术语识别精度。

    一种基于云模型和TOPSIS法的植物鉴别方法

    公开(公告)号:CN102156710A

    公开(公告)日:2011-08-17

    申请号:CN201110048981.3

    申请日:2011-03-02

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G06F17/30 G06K9/64

    摘要: 本发明涉及一种基于云模型和TOPSIS法的植物鉴别方法。本发明方法首先构建了植物的外形特征标本数据库;然后利用梯形云模型将被测植物的外观特征与植物的外观特征标本数据库进行比对,得到被测植物与外形特征标本数据库相比的隶属度,实现了被测植物的初步鉴别;当鉴别结果为多个时,再利用正态云模型对检索结果进行精确匹配计算,得到被测植物与外形特征标本数据库相比的精确隶属度;最后利用TOPSIS法对隶属度进行综合评价,鉴别出植物。该方法采用TOPSIS对最后鉴别结果进行综合评价,能够全面、合理、准确地对某几个评价指标进行优劣排序,评价过程清晰、评价结果客观。