马慧芳
- 作品数：52 被引量：264H指数：9
- 供职机构：西北师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省中青年科技研究基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 一种计算机网络支撑装置
- 本实用新型涉及计算机网络技术领域，且公开了一种计算机网络支撑装置，包括墙体，所述墙体的正面左右两侧均固定安装有滑轨。该计算机网络支撑装置，可将路由器放置在承接板上，然后通过转动丝杆，可将承接板向上移动，可移动至高处，可避...
- 马慧芳胡东林
- 文献传递
- 脉冲神经网络的监督学习算法研究综述被引量：27
- 2015年
- 脉冲神经网络是进行复杂时空信息处理的有效工具,但由于其内在的不连续和非线性机制,构建高效的脉冲神经网络监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.本文介绍了脉冲神经网络监督学习算法的基本框架,以及性能评价原则,包括脉冲序列学习能力、离线与在线处理性能、学习规则的局部特性和对神经网络结构的适用性.此外,对脉冲神经网络监督学习算法的梯度下降学习规则、突触可塑性学习规则和脉冲序列卷积学习规则进行了详细的讨论,通过对比分析指出现有算法存在的优缺点,并展望了该领域未来的研究方向.
- 蔺想红王向文张宁马慧芳
- 关键词：脉冲神经网络突触可塑性卷积
- 一种计算机环保型散热柜体
- 本实用新型公开了一种计算机环保型散热柜体，固定基座的表面有滑动板，滑动板的表面有第二把手，滑动板的上表面有固定柱和减震垫，固定柱的上表面有隔层板，隔层板两侧有缓冲块，减震垫的上表面有固定槽，柜体的右表面有散热口，散热口的...
- 马慧芳邴睿刘海姣魏家辉黄乐乐
- 文献传递
- 融合链接文本的增量联合主题模型
- 2012年
- 在基于链接的概率隐含语义分析的基础上提出一种融合文本链接的增量方法进行主题建模。首先在原有网页集上进行主题建模;然后随着网页的结构和内容动态变化,利用一种合理的更新机制更新模型参数,从而高效快速地处理在线网页流的动态变化。此外,提出一个自适应非对称学习方法融合文本与链接模态的隐含主题。对于每个网页,它在两种模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该网页的特征词分布的熵值确定。由于融合之后的概率结构合理地关联了链接模态和文本模态的信息,故能得到很好的建模效果。两种类型的数据集上的实验结果显示该算法可以有效地节省时间,并对网页分类有较大性能的提高,此外还提供了由本文模型生成的主题显示结果。
- 马慧芳王博
- 关键词：主题模型
- 融合统计信息与语义相似度的特征扩展算法
- 2017年
- 通过分析短文本的高维性和稀疏性,提出一种融合特征词间统计信息与语义相似度的短文本特征扩展算法。根据词的贡献度对候选特征集进行筛选,得到扩展集合初始值。计算特征词之间的统计相关度,构建二元相关词对集合。利用外部知识库知网中的语义关系获取相关词对的义项集合并计算语义相似度,将满足条件的义项扩展为短文本的特征词,得到扩展后的特征集。实验结果表明,使用该算法对短文本进行特征扩展后,可显著提升分类器的分类效果。
- 李晓红曹林宿云马慧芳
- 关键词：语义相似度知网
- 基于增量主题模型的微博在线事件分析被引量：5
- 2013年
- 为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在线事件分析算法。通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系。实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,并有效提高事件分析的性能。
- 马慧芳王博
- 关键词：用户关系主题模型自适应
- 一种融合图结构与节点关联的关键词提取方法
- 本发明公开一种融合图结构与节点关联的关键词提取方法。本发明方法实现步骤如下：1)挖掘文档的频繁封闭词项集并生成强关联规则集合；2)将强关联规则集合中不重复的规则头与规则体作为节点，节点之间有边当且仅当彼此存在强关联规则，...
- 马慧芳王双李苗赵卫中李宁
- 改进的频繁词集短文本特征扩展方法被引量：6
- 2016年
- 针对短文本结构短小、语义不足、难以建模的特点,提出一种利用改进频繁词集进行短文本特征扩展的方法。通过计算单词集的支持度和置信度,挖掘出具有共现关系和类别同向关系的频繁二元词集,并在挖掘出的频繁词集基础上定义关联关系对所选词集进一步扩充。同时,在TF-IDF的基础上引入词语信息增益表示词语在文本集合中的类别分布信息,以加强词语权重。由频繁词集通过改进后的词语权重构造出词语相似性矩阵,利用非负矩阵分解技术将其扩展至短文本特征空间,从而得到短文本模型。实验结果表明,该方法构造的短文本模型能显著提升短文本的聚类性能。
- 马慧芳曾宪桃李晓红朱志强
- 关键词：词语权重信息增益非负矩阵
- 结合语境与布朗聚类特征的上下位关系验证被引量：1
- 2015年
- 对海量文本语料进行上下位语义关系自动抽取是自然语言处理的重要内容,利用简单模式匹配方法抽取得到候选上下位关系后,对其进行验证过滤是难点问题。为此,分别通过对词汇语境相似度与布朗聚类相似度计算,提出一种结合语境相似度和布朗聚类相似度特征对候选下位词集合进行聚类的上下位关系验证方法。通过对少量已标注训练语料的语境相似度和布朗聚类相似度进行计算,得到验证模型和2种相似度的结合权重系数。该方法无需借助现有的词汇关系词典和知识库,可对上下位关系抽取结果进行有效过滤。在CCF NLP&2012词汇语义关系评测语料上进行实验,结果表明,与模式匹配和上下文比较等方法相比,该方法可使F值指标得到明显提升。
- 张志昌陈松毅刘鑫马慧芳
- 关键词：上下位关系
- 基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法被引量：9
- 2016年
- 结合词项关联关系和粒子群优化(PSO)算法的特点,提出一种基于离散PSO(DPSO)的微博热点话题发现算法。通过对词语互信息及内外关联词信息的挖掘,更新传统文本表示模型,利用DPSO算法从寻优角度发现微博热点话题及简化微博聚类过程,并将聚类质量评价指标作为适应度函数对聚类结果进行不断迭代优化,获得聚类结果的最优解。实验结果表明,该算法能够在大量微博中快速发现热点话题,具有较高的热点话题发现准确性及运行效率。
- 马慧芳吉余岗李晓红周汝南
- 关键词：粒子群优化
