贺英
- 作品数：29 被引量：121H指数：5
- 供职机构：青岛大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划青岛市科技发展计划项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程兵器科学与技术更多>>
- 烟叶香气风格分类中的特征选择算法研究被引量：1
- 2010年
- 烟叶香气风格分类是利用烟叶外观质量、理化成分判定其香型、香气质量的类别。为了提高分类能力，通过特征选择发现最佳属性集是一种有效的方法。本文对比研究了信息增益率（GainRatio）、ReliefF、CFS、Wrapper四种特征选择方法改善烟叶香气分类器性能的差异。实验结果表明：基于遗传算法的Wrapper方法优于其他三种方法，所得最佳属性集的特征维数低，而且使分类精确率大大提高。
- 刘国强贺英王伟
- 关键词：信息增益率RELIEFFCFS
- Kohonen网络与BP网络的集成应用研究被引量：11
- 2003年
- 本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。
- 丁香乾曹均阔贺英
- 关键词：KOHONEN神经网络卷烟配方聚类方法烟叶
- 基于企业知识图谱构建的可视化研究被引量：6
- 2019年
- 为了能够更快速、准确、智能地获取企业信息,需建立更智能的数据组织方式。通过构建企业领域本体,利用Karma建模实现多源异构数据的快速集成并发布成统一的RDF数据,并应用知识推理技术发现约20%的新知识,更新扩充RDF数据并存入Neo4j图数据库建立知识图谱。使用可视化技术设计实现企业知识图谱查询系统,用图形方法将知识图谱信息直观展现,以Web服务的方式提供企业信息检索服务,实现了对企业、法人及其相互关系的查询功能。实验结果表明,企业知识图谱明显提高了数据获取效率,增强了数据的可用性、可理解性与可见性。
- 林莉云红艳贺英于小洋
- 关键词：知识图谱RDF数据知识推理数据可视化
- 多约束条件下的启发式配车方法
- 本发明所述多约束条件下的启发式配车方法，其目的在于解决上述问题和不足而将启发式策略引入到具体的车辆装载过程中，从而使系统在满足各种约束条件的基础上，实现高效率的最大化利用箱体三维装载空间。首先，确定货物配载过程中的所有约...
- 丁香乾魏旭王鲁升马琳涛胡瑞贺英侯瑞春冯源傅昕宇刘挺刘涛周志明
- 文献传递
- 烤烟致香成分与香气质量的相关性分析被引量：41
- 2008年
- 采用数据挖掘方法中的Wrapper特征提取法得到显著影响烤烟香气质量的关键指标,并与简单相关系数结论进行对比。结果表明,影响香型的主要是香叶基丙酮、戊酸、酸性总量、巨豆三烯酮、茄酮等20种致香成分;影响香气量的主要是香叶基丙酮、2-乙酰吡咯、四甲基吡嗪、苯甲醛、茄酮、异戊酸、β-大马酮等25种致香成分;影响香气质的主要是巨豆三烯酮、异戊酸、茄酮、中性总量、新植二烯、香叶基丙酮、法尼基丙酮、4-甲基戊酸、2-甲基吡嗪、β-大马酮、吡啶等18种致香成分。经过特征提取后所建立的致香成分与香气质量的模型性能有较大地提高,并且RBF神经网络模型比分段线性回归模型的预测精度更高。
- 肖协忠王放贺英刘红伟马强徐海涛
- 关键词：致香成分香气质量RBF神经网络
- 基于时隙IQ信号的瑞利衰落信道的调制信号识别
- 2023年
- 针对瑞利信道调制信号存在的识别困难问题,本文提出一种基于时隙IQ信号的轻量级调制信号识别网络。将输入的IQ信号分不同的时隙,依次经过改进的GhostNet网络,提取信号的空间特征,并将多路时隙特征并行送入双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory network,BiLSTM),提取信号的时域特征,最后由全连接网络(deep neural network,DNN)完成分类。同时,对仿真得到的多进制数字相位调制(multiple phase shift keying,MPSK)、多进制正交幅度调制(multiple quadrature amplitude Modulation,MQAM)等8种调制信号进行实验。实验结果表明,当慢衰落和快衰落信道在0 dB时,其识别准确率均能达到90%以上,说明GLDN模型具有良好的抗噪声和抗衰落性能,该模型对8种调制方式识别的F1-Score均在0.93以上,有效提升了高阶调制方式的识别性能,而且通过合理划分时隙长度,模型在更少的参数量下取得了较高的精度。该研究在非合作通信系统中具有重要意义。
- 马运壮贺英郑鑫
- 关键词：调制识别瑞利信道
- Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用被引量：7
- 2004年
- 针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。
- 贺英冯天瑾曹均阔
- 关键词：KOHONEN网络K-MEANS聚类算法
- 半自动构建扶贫领域知识图谱工具的研究被引量：4
- 2019年
- 目前针对扶贫领域的知识图谱构建比较匮乏。论文是基于重庆扶贫领域内的数据源,构建一套半自动化生成知识图谱的工具。首先,自动生成LOAD语句导入Neo4j图数据库。其次,根据本体定义的规则与重庆扶贫数据源中的不同数据类之间进行语义映射。基于语义映射得到的结果,自动生成MATCH语句导入图数据库。最后,输入关键字,通过Echarts组件实现按人物、关系查询的图谱检索功能。用户和开发者可以通过功能丰富的应用界面,方便和透明地使用和维护知识图谱,对扶贫相关部门基础数据的应用和公开具有重要意义。
- 胡欢云红艳贺英张秀华
- 关键词：知识图谱本体语义映射
- 基于本体和Karma建模的数据集成研究与应用被引量：2
- 2017年
- 针对多源异构数据的集成问题,提出一种基于本体和Karma建模的数据集成方法,并应用于粮食安全领域数据的快速集成。分析粮食安全指标数据集和人口健康数据集,构建粮食安全领域本体;通过Karma建模实现粮食安全指标数据到粮食安全领域本体的语义映射,并集成发布为RDF数据;基于RDF数据,设计开发了粮食安全数据管理系统,实现了粮食安全指标数据的查询、分析对比和统计预测等功能,促进粮食安全的风险控制和安全管理;该RDF应用系统也验证了所构建粮食安全领域本体和Karma建模的正确性。
- 云红艳贺英郭振波井文英
- 关键词：数据集成方法
- 一种新事件主题提取方法
- 本发明属于网络信息技术领域，涉及一种新事件主题提取方法，基于BERT对新闻事件文本数据集进行向量化表示，其上下文的联系更密切，表达方式更准确，而且利用注意力机制的双向长短记忆网络实现了对网络中的大数据量的新闻文本进行学习...
- 云红艳贺英张秀华李正民
