范菁
- 作品数：200 被引量：279H指数：9
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省重大科技专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信轻工技术与工程更多>>
- 基于邻接矩阵的工厂制造流程模型差别检测方法
- 本发明公开一种基于邻接矩阵的工厂制造流程模型差别检测方法。该方法包括以下几个步骤：两个用Petri网建模的工厂制造流程模型进行元素匹配(变迁匹配和库所匹配)，得到多种匹配方式；对于每一组匹配方式，将流程模型转换为对应的邻...
- 范菁王佳星曹斌
- 一种基于奇异值分解的工厂加工流程推荐方法
- 一种基于奇异值分解的工厂加工流程推荐方法，包括：将正在建模的工厂加工流程“参考流程”及流程库中的所有工厂加工流程转化为对应的基于任务节点的过程结构树；提取流程库中每个加工流程对应TPST的m,n‑gram集合，其中一个m...
- 王佳星曹斌范菁
- 文献传递
- 一种实时拼车匹配方法
- 一种实时拼车匹配方法，包括如下步骤：步骤1实时拼车场景建模；步骤2，实时拼车匹配，步骤2包括：步骤21基于欧氏距离的乘客最大等待时间筛选策略；步骤22基于欧式距离的最大拼车费用筛选策略；步骤23渐进式Return筛选；步...
- 曹斌赵立为范菁
- 文献传递
- 知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合被引量：3
- 2017年
- 在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。
- 范菁余维泽吴炜沈瑛
- 关键词：数据拟合LANDSAT高斯模型
- 一种基于在线搜索辅助的中文文本纠错方法
- 本发明公开了一种基于在线搜索辅助的中文文本纠错方法，首先将要纠正的语句进行分句，通过搜索引擎进行在线查询，爬取并统计词频构建词频表；然后对原始语句进行分词，根据分词结果在词频表中的词频和困惑度进行检错获得可疑词；将可疑词...
- 曹斌包晨磊范菁
- 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法
- 一种基于金字塔多尺度融合的影像色彩一致化方法，包括：步骤1：待处理影像金字塔处理；步骤2：多分辨率频率信息分解；步骤3：低分辨率影像滤波；步骤4：将低分辨率影像的低频信息赋予高分辨率影像的相应层级；步骤5：亮点噪声抑制；...
- 吴炜谢煜晨范菁沈瑛杨海平陈振乾
- 文献传递
- 一种面向股票时序预测排序结果的判定方法
- 本发明公开一种面向股票时序预测排序结果的判定方法，该方法是使用开放意图检测领域的思想，来筛选出不确定性的股票，将其作为开放意图检测任务，排序在前与排序在后两个类别属于已知意图类别，而排序不确定的股票，认定其为开放类，即新...
- 曹斌陈冠达范菁
- 一种高效的最优定价区间查询方法
- 最优定价区间查询方法，包括在计算机上进行如下步骤：步骤1.设计定价区间查询数据结构，具体包括：设计人员表Users、价格映射表Price Map、状态表Status List的数据结构，生成人员表Users、价格映射表P...
- 曹斌任豪侯晨煜范菁
- 文献传递
- 支持多样图的快速艺术风格学习方法
- 一种支持多样图的艺术风格学习方法，输入为一组或一张艺术样图、一张控制图和一张目标图像B，输出为和样图具有相似风格的艺术图B’，包括：用户从艺术样图中选取出最能代表其风格特征的样图风格块T<Sup>i</Sup>(i＝1，...
- 范菁史晓颖董天阳汤颖
- 基于文本挖掘的在线客服服务流程一致性检测研究被引量：2
- 2022年
- 在客服服务领域,企业要求客服人员使用事先规范的标准服务流程为用户提供相关反馈服务,而由于不同的客服人员业务水平不同,有可能会导致标准服务流程未能被准确执行,影响企业效益和服务质量.所以如何实时对客服人员的实际服务流程与标准服务流程进行一致性检测并对客服人员进行"纠错",成为当前在线客服质检中亟待解决的问题.由于需要对客服的表述进行实时的服务流程挖掘,传统的面向流程模型的一致性验证方法在时效性上无法应用于面向在线客服的服务流程一致性检测场景.口语表达不规范以及词的表述多种多样等问题,也使得一些现有基于关键词匹配的方法不可行.本文将服务流程的一致性检测问题看作基于文本的服务流程序列分类问题,利用有监督的机器学习分类方法予以解决.由于需要对构成服务流程序列的词序进行考虑,本文采用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为分类模型.考虑到业务初始阶段数据量积累有限以及标注困难,本文针对CNN与RNN结构做出了相应的分析与比较,最后分别得出RNN与CNN在实际数据集下最高的服务流程检测准确度94.55%与92.83%,并且本文分析与比较得出的结论也可为两个模型在实践中的取舍提供一些指导性建议.
- 莫志强曹斌范菁王俊
- 关键词：文本分类CNNRNN
