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公开(公告)号:CN108170736B
公开(公告)日:2020-05-05
申请号:CN201711350432.5
申请日:2017-12-15
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国家电网公司 , 南京信息工程大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于循环注意力机制的文档快速扫描定性方法,获取训练数据集,在预处理阶段,将整个文档转换为词向量矩阵,词向量矩阵通过含有循环注意力机制的文档检测模型,包括卷积神经网络模块、最大池化模块、循环神经网络模块,利用回报函数得出回报值reward,训练循环神经网络,优化模型参数,测试模型准确率。本发明的方法基于注意力机制,引入了强化学习的训练方法,适应性更强,并且不需要对全文进行检索,而是通过处理文档中的局部信息,智能快速的预测出文档中特定的位置,在有限的次数内,快速扫描探索找出最能够代表文档特征的句子,即分类概率最大的句子,这些句子能够最大化的表示该文档的类型。
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公开(公告)号:CN103762958A
公开(公告)日:2014-04-30
申请号:CN201410005915.1
申请日:2014-01-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提供了一种改进的仿射组合自适应滤波方法,基于仿射组合自适应滤波系统实现,所述仿射组合自适应滤波系统由已知期望滤波器和组合自适应滤波器两部分构成,所述组合自适应滤波器包括两个子滤波器。本发明通过已知期望滤波器产生子滤波器及组合自适应滤波器的期望信号,由两个子滤波器的输出通过组合参数组合获得整个组合自适应滤波器的输出,并利用组合参数控制两个子滤波器的运行;两个子滤波器的权向量由最小均方误差方法进行更新,组合参数由两个子滤波器的输出进行更新;实时跟踪子滤波器性能强、收敛速度快、稳态偏差低。本发明还通过对组合参数的进一步改进,避免了噪声信号及两个子滤波器的相关性引起的误差干扰。
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