严冬梅
- 作品数：15 被引量：75H指数：4
- 供职机构：天津财经大学理工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 电子学习系统中的知识表示与知识发现模型研究被引量：1
- 2007年
- 领域本体提供了丰富的概念集,是领域知识共享的基础。讨论了电子教学系统中课程知识体系的组织与本体表示方法,构造了基于领域本体的知识发现模型,阐述了基于领域概念对相似性的本体映射过程,实现了基于单元知识的电子教学资源的灵活共享。
- 何丽严冬梅
- 关键词：课程知识表示知识发现
- 基于本体的Web使用知识发现模型及应用被引量：4
- 2006年
- 本体在Web上的应用能够有效解决Web信息共享的语义问题。该文提出了基于Web本体和服务器日志文件的知识发现模型,主要讨论了用户访问行为的表示、语义用户分布的定义及发现算法。最后介绍了Web使用知识发现模型在Web个性化系统中的应用。
- 何丽严冬梅韩文秀
- 关键词：语义WEB本体WEB使用挖掘
- 基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐被引量：20
- 2012年
- 协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高。
- 严冬梅鲁城华
- 关键词：用户兴趣度用户特征贝叶斯算法协同过滤
- 结合深度学习和分解算法的股票价格预测研究被引量：16
- 2021年
- 针对股票价格预测问题,实现对非平稳、非线性股票价格序列的预测,提出一种结合深度学习和分解算法的股票价格预测模型。该模型引入自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法提取股票价格时间序列在时间尺度上的特征,利用注意力机制捕获输入特征参数的权重并结合门控循环单元(GRU)网络进行股票价格预测。实验对苹果、贵州茅台等国内外四家公司的股票价格和上证指数进行预测,结果表明与RNN、LSTM等模型相比,所提模型能有效减少预测误差,提高模型拟合能力。
- 张倩玉严冬梅韩佳彤
- 关键词：股票预测
- 基于word2vec的语音识别后文本纠错被引量：19
- 2020年
- 针对特定场合长音频语音识别结果错误率高,提出一种基于word2vec的语音识别后文本纠错方法。利用word2vec结合语境核心词生成关键词,使用深度语言模型对文本进行检错,利用拼音混淆集结合语义和语境信息对可能出错的词进行纠错。通过调用百度语音识别API进行实验,所提方法相比于其它纠错方法和不使用语境信息的纠错方法,纠错准确率、召回率、F1值得到了提高。
- 张佳宁严冬梅王勇
- 关键词：语音识别语境
- 一种特殊彩色空间中的面部皮肤缺陷检测算法被引量：1
- 2018年
- 针对皮肤缺陷区域在面部区域中服从泊松分布的特征,并结合缺陷特征在相应彩色空间中相对于正常皮肤的显性特性,提出了一种实现面部皮肤的缺陷检测算法.由于色斑等缺陷在YCrCb空间中的Cr值与RGB空间计算出的AngleA通道A值有很好的视觉反馈,并结合与光照强度无关的HSV空间的H值,可以得到3个特征通过距离变换后形成新的距离空间.在此空间上进行直方图的分割时,基于缺陷区域的泊松分布可计算出适当的阈值.根据实验结果进行了分析,验证了本算法检测皮肤缺陷的有效性与准确性.
- 王朕亓祥元严冬梅
- 关键词：图像分割泊松分布皮肤检测
- 基于改进YOLOv5的路面病害检测模型被引量：3
- 2023年
- 针对路面病害检测中由于病害形态多样、种类繁多以及背景灰度值相似造成噪声干扰导致识别与分类精度不高的问题,采用卷积神经网络YOLOv5为主干框架,提出一种基于改进YOLOv5的路面病害检测模型YOLOv5l-CBF。引入坐标注意力机制,调整网络的注意力权重使模型对病害纹理特征更加关注,并在主干网络的残差结构中引入Transformer构建BotNet网络结构,在减少参数量的同时提高对病害图像中全局依赖关系的捕捉能力。同时,在颈部网络中构建双向加权特征金字塔网络,学习每个特征层的重要性分布权重,并对提取到的病害特征进行双向交叉尺度连接和加权融合。在真实路面病害数据集上的实验结果表明:与YOLOv5l模型相比,YOLOv5l-CBF模型精度与召回率分别提升7.4和8.7个百分点,mAP达到90.8%,在对多种病害的检测与分类上具有显著的性能优势。
- 王朕李豪严冬梅竺永荣
- 关键词：目标检测路面病害卷积神经网络
- 融合情感特征的基于RoBERTa-TCN的股价预测研究被引量：3
- 2022年
- 【目的】在股票预测模型中融入投资者情感特征以提升对股价走势的预测效果。【方法】使用注意力机制将RoBERTa模型构建的投资者情感特征与时间卷积神经网络提取的股价特征进行融合,构造考虑投资者情感特征的RoBERTa-TCN股价预测模型。【结果】与LSTM、GRU、TCN三个模型在6只股票数据集上的实验结果进行对比,RoBERTa-TCN模型在4个不同评价指标上有平均约0.490 6的提升。【局限】未考虑股票交易日的时间特殊性对股价波动的影响。【结论】融入近期投资者情感特征和股指特征的RoBERTa-TCN模型具有良好股价预测效果。
- 严冬梅何雯馨陈智
- 关键词：股票预测情感特征
- 校园O2O订餐平台APP的设计与实现被引量：1
- 2018年
- 针对高校订餐的特点,设计与实现校园O2O订餐平台。采用软件工程的方法,在需求分析的基础上,设计了系统总体架构及功能。使用Android+HTML5开发WebAPP,MySQL进行数据库管理,采用Think PHP框架提供后台服务。该平台为用户提供校园订餐、送餐服务,有效缓解了校园餐厅阶段性拥堵问题。
- 杨福康严冬梅
- 关键词：O2OANDROID
- 基于Android平台校园众包APP的设计与实现被引量：1
- 2017年
- 根据高校物流特点,设计与实现基于Android平台的校园众包APP。采用软件工程的方法,在需求分析的基础上,设计了系统总体架构及功能。使用HTML5+Java Script开发Web APP,My SQL进行数据库管理,Ajax+Servlet+Apache等提供后台服务。使用该系统,众包配送员完成抢单、配送等工作,从而解决校园物流配送的"最后一公里"问题。
- 邓阁严冬梅
- 关键词：众包ANDROID
