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- [发明专利]一种基于改进BiLSTM的文本情感分类方法-CN202310747333.X在审
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许靖;裴树军
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哈尔滨理工大学
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2023-06-24
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2023-10-20
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G06F16/35
- 本发明涉及一种基于BiLSTM‑LSTM‑Softmax网络结构的文本情感分类方法。本发明针对传统LSTM模型对文本情感极性预测效果不佳的问题，提出一种结合BiLSTM模型与LSTM模型的算法。算法首先对文本中进行预处理后，对文本切分，再通过WordEmbedding模型生成词向量。构建一个BiLSTM‑LSTM‑Softmax网络结构。将所述词向量输入到该BiLSTM模型中，将输出结果进行拼接操作，再输入到LSTM模型中处理。使用softmax函数对输出的向量进行分类,获得文本情感分类结果。本发明能够充分结合上下文语境，有效防止过拟合与梯度爆炸、梯度消失问题，从而显著提高模型的鲁棒性和文本情感分类的准确率。
- 一种基于改进bilstm文本情感分类方法
- [发明专利]一种基于改进YOLOv5模型的目标检测方法-CN202310612488.2在审
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孙诺楠;裴树军;代诗淼
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哈尔滨理工大学
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2023-05-29
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2023-08-15
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G06V10/82
- 本发明涉及一种基于改进YOLOV5模型的目标检测方法，包括以下步骤：构建数据集；在YOLOV5模型Neck层中嵌入CBAM注意力机制；针对SPPF结构中的最大池化操作增大感受野的同时会丢失目标信息的弊端，采用空洞卷积代替最大池化操作，在不丢失目标信息的前提下增大感受野，进一步提升模型的特征提取精度；修改SPPF中卷积层的激活函数，从而提升模型的检测速度；利用新的损失函数引入所需回归之间的向量角度，重新定义距离损失，以网络最小化损失提升模型的回归精度；将改进后的模型在训练集上训练出最佳模型；最后将改进后的模型与原始YOLOv5模型使用相同数据集训练，通过评价指标分别对模型进行对比和评估。本发明可以实现加强小目标检测效率和提高模型检测精度。
- 一种基于改进yolov5模型目标检测方法
- [发明专利]一种结合空间均分与定向变异改进的烟花算法-CN202211373645.0在审
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贾苛威;裴树军;张虎宾
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哈尔滨理工大学
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2022-11-03
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2022-12-27
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G06N3/12
- 本发明涉及一种结合空间均分思想与定向变异改进的烟花算法。本发明针对烟花算法对解决离散调度的问题效果不佳的情况，提出一种结合空间均分思想和定向变异改进的云计算任务调度算法。算法首先将多维解空间映射到三维空间，随后在三维空间尽可能选取空间中均匀的点作为初始群体中的个体，减少初始化的选取存在随机性，以使得避免爆炸过程中最优解的丢失。在烟花变异阶段，由于高斯变异应用于离散的调度问题所产生的结果并不好，于是采用定向随机变异替代高斯变异，并且对每代最优火花采取多轮定向变异，增强算法对局部最优解的搜寻能力。同时在选择阶段采取适应值精英选择策略替代原本的欧氏距离轮盘赌选择法，既减少了多余的计算过程，又能更好的挑选下一代的火花个体。本发明方法不仅可以获得更好的调度结果，还可以有效减少算法运行的时间。
- 一种结合空间均分定向变异改进烟花算法
- [发明专利]一种改进的灰狼优化算法的方法-CN202210676437.1在审
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裴树军;曲佳辉;孙诺楠
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哈尔滨理工大学
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2022-06-15
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2022-10-11
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G06N3/00
- 本发明提出了一种改进的灰狼优化算法方法，步骤一、输入灰狼优化算法的系数向量、收敛因子等相关的参数数据到研究系统中。步骤二、确定系统所要优化的目标函数以及约束条件、由约束条件得到系统的维度、边界等参数。步骤三、狼群初始化，配置算法参数，确定最大迭代次数。通过反向学习生成每一头狼的反向位置。步骤四、计算适应度对比第i头狼与第i头狼的反向位置，保留较小适应度的狼，构建出新的初始化狼群。步骤五、在每一头狼的周围产生q个试探感知探子，从探子与当前狼中选择适应度最低的代替当前狼。步骤六、根据适应度选出狼群中的领导者α、智囊团队β、枢纽δ以及平民ω。步骤七、更新参数及α、β、δ的值，并且根据最大迭代次数对算法的结束条件进行判断，如果达到了最大的迭代次数，输出α作为最优解，反之，如果没有达到最大迭代次数，则返回到步骤五继续执行算法。步骤八、基于改进的智能优化算法灰狼优化算法的方法的性能测试。本发明可以明显改进由于种群初始化不足所带来的种群多样性差的缺点以及算法陷入局部最优解时的解决方案。
- 一种改进灰狼优化算法方法
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