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韩莹: 作品数：40 被引量：43H指数：4; 供职机构：南京信息工程大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理社会学更多>>

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一种用于文本情感分类的方法: 本发明公开了一种用于文本情感分类的方法，属于深度学习和自然语言处理技术领域。其结合深度学习和宽度学习的优点，通过建立LSTM‑BLS模型、设置超参数、与其他文本情感分类方法比较，显示了本发明模型在文本情感分析方面具有良好...; 谈昊然韩莹毕辉

氮肥与生物炭配施对菜地CH4和N2O排放及土壤团聚体的影响: 韩莹

基于深度学习的短时交通流预测模型被引量：2: 2022年; 交通流预测在智能交通领域有着重要的现实意义。由于交通流数据受多种因素影响,平稳性差、随机性强,呈现出高度非线性的特征,使得交通流预测极为困难。针对短时交通流预测准确性的要求,本文提出一种基于互补集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD),并结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的短时交通流预测方法。模型通过CEEMD信号分解减少噪声对交通流数据预测的影响,采用CNN、LSTM充分挖掘数据的时空特征,使得模型做出更加准确的判断,从而提高神经网络的学习效率。在真实交通流数据上进行实验验证,结果表明,本文提出的模型可以有效提高交通流预测的准确性。; 张龄允韩莹张凯卢海鹏丁昱杰; 关键词：短时交通流预测卷积神经网络

基于VMD-BiLSTM-BLS模型的短时交通流预测被引量：4: 2022年; 准确的短时交通流预测在智慧交通系统中至关重要.近年来,双向长短时记忆网络(BiLSTM)被广泛地应用于短时交通流预测中,但由其结构特点,易产生过拟合现象,从而影响预测精度.鉴于宽度学习系统(BLS)能够解决过拟合的问题,本文将深度学习与宽度学习相结合.进一步地,为减少噪声对车流量数据的干扰,引入变分模态分解(VMD)进行降噪处理,提出VMD-BiLSTM-BLS短时车流量预测模型.本文以PeMS交通流数据为例,进行预测分析.结果表明:与基线模型、消融模型和现有模型进行对比,本文模型预测精度均表现最佳,能够更好的反应路口短时交通流的状况.; 卢海鹏韩莹张凯张龄允丁昱杰; 关键词：短时交通流预测过拟合

层次型城市可持续发展双极综合评价方法: 2021年; 城市可持续发展直接关系到我国建设资源强国的战略需要,其合理的评价方法体系的建立符合我国现如今国家城市化发展的现实要求,城市可持续发展质量评价本质是一个群决策问题。本文首先利用双极模糊集的特点,改进了传统群决策模型,本文结合原有的相关理论,采用双极离差最大化的方法,并将其成功应用于指标权重的确定。将拓展出的区间统计学指标选取方法、双极离差最大法与双极 VIKOR 方法相融合,得出层次型城市可持续发展的双极综合评价方法。; 黄悦韩莹; 关键词：城市可持续发展多属性决策

一种基于宽度学习改进深度学习的水资源管理方法: 本发明公开了一种基于宽度学习改进深度学习的水资源管理方法，根据历史水资源流量变化预测未来水资源调度需求。所述方法包括：获取历史记录中水资源调度数据；根据历史记录中水资源调度变化，对数据进行信号降噪平稳化处理并划分训练集和...; 王乐豪韩莹曹允重孙凯强张栋闫加宁

基于LSTM-BLS的突发气象灾害事件中公众情感倾向分析被引量：9: 2021年; 近年来长短期记忆网络(LSTM)在文本情感倾向分析方面显示出一定优势,但LSTM提取特征时存在语义不完整、精度不高等问题.研究者往往通过引入卷积神经网络(CNN)来弥补这一缺陷,但仍然未考虑到单词之间的句法依存问题.本文将以增量学习算法为核心的宽度学习(BLS)与LSTM相融合,提出了LSTM-BLS文本情感分析模型,并以2020断崖式降温事件为例,对突发气象灾害发生时公众情感倾向进行分析.结果表明:与基线模型K-means和支持向量机(SVM)相比,LSTM-BLS模型精度分别提高17.23和13.46个百分点;与已有深度模型LSTM、CNN-LSTM相比,本文模型精度分别提高7.13和4.17个百分点.; 罗嘉王乐豪涂姗姗宋鸽韩莹; 关键词：气象灾害情感分析

基于边界修正和二次分解的改进月降水LSTM预测方法: 2023年; 基于深度学习的降水预测是近年来水文研究的热点。月降水数据为典型的小样本数据,无法满足深度学习对大数据量的需求。为此,融合信号分解和边界修正的思想,提出一种改进的月降水长短期记忆网络(LSTM)预测方法。首先,针对序列分解的“端点效应”,采用波形特征匹配延拓法扩展原始序列边界。然后,利用极点对称模态分解(ESMD)和变分模态分解(VMD)对原始序列进行二次分解。ESMD提取月降水序列不同尺度信息,得到频率依次降低的几个模态分量及一个残余分量;切除各子序列中对内部数据“污染”最严重的扩展部分后,VMD进一步对高频分量进行平稳化处理。最后,对各子序列分别运用LSTM预测,预测结果重构后得到最终预测结果。选取湖北省巴东县的月降水量作为实例验证。通过模型对比分析,结果表明:相较于传统的单一SVM和LSTM模型,组合了信号分解算法的预测模型在月降水预测中更具优越性;将边界修正的方法融入到采用ESMD算法的组合模型,提高了整体模型的预测精度;高频分量的预测效果是决定组合模型预测精度高低的关键因素;提出的方法不但在选取的评价指标上均表现最佳,而且对数据极值点的拟合效果提升显著。特别地,即使面对小样本数据集,使用本文模型,月降水预测的纳什效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient,NSE)可以达到0.9600。; 任硕闫加宁罗嘉韩莹; 关键词：降水预测

类序关系下剩余型双极值FMP问题的3I推理方法及其鲁棒性被引量：1: 2016年; 研究了类序关系下剩余型双极值fuzzy modus ponesns(FMP)问题的3I推理方法。通过引入类双极值诱导函数的概念,在单极算子和类双极值算子之间构建了一座桥梁。特别地给出了由单极剩余蕴涵构建类双极值剩余蕴涵的方法。在此基础上,给出了类序关系下剩余型双极值FMP问题的3I推理方法,并证明其解可以分解为两个相应的剩余型单极FMP问题的解。通过引入类双极值度量的概念,证明了本文提出的算法具有较好的鲁棒性,从而保证了其在实际控制系统中的应用。; 韩莹陈胜; 关键词：鲁棒性

一种船用试剂柜: 一种船用试剂柜，包括底板，所述底板底面中部固定安装有连接板，所述连接板下侧均匀安装有支撑杆，所述支撑杆下端安装有万向轮，所述底板底面对称安装有螺旋弹簧，所述螺旋弹簧内部套接有滑杆，所述滑杆下端固定安装有安装块，所述安装块...; 王国凯韩莹祝玉婷; 文献传递

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