刁建华
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 供职机构：大连外国语大学更多>>
- 发文基金：辽宁省社会科学规划基金国家社会科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学机械工程更多>>
- 新社交媒体环境下高校突发事件网络舆情的特点及应对策略被引量：7
- 2019年
- 新社交媒体环境下,高校突发事件越来越容易演变成网络舆情,对师生的影响越来越大。从高校突发事件涉及人员、新社交媒体传播特点、高校学生心理特征和高校应对网络舆情的机制等四个方面简述了目前高校突发事件网络舆情的特点。同时结合国内外学者的研究工作,从加强高校师生心理健康建设,提供法律援助和使用研究生指导委员会的监督作用做到事前预防,事后采用基于大数据的舆情平台的舆情监测功能及时发现舆情,加强舆论引导,为网络舆情管理提供了相应的对策建议。
- 关菁华刁建华李绍华赵静
- 关键词：高校突发事件网络舆情
- 有滞留时间约束的集束型装备在线调度方法被引量：1
- 2017年
- 针对半导体制造中有滞留时间约束的集束型装备,研究了客户紧急订单、返工、新产品试制等临时晶圆到达时的在线调度问题,提出了不改变已有晶圆调度的前提下,利用资源空闲时间区间的两层在线调度方法。外层算法通过改进量子进化算法用以优化临时晶圆加工排序;内层算法在给定晶圆排序的基础上,采用后向逐级递推的策略从资源的空闲时间区间获得可行解,利用逆序最大逐级回溯策略在可行解空间获得晶圆的加工开始时间。通过不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了提出方法的有效性。
- 李林瑛卢睿李绍华景雨刁建华
- 关键词：在线调度量子进化算法集束型装备半导体制造
- 基于词嵌入的微博谣言主题分类研究被引量：1
- 2019年
- 近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会稳定具有重要意义。使用词嵌入对微博短文本进行向量化处理,然后使用朴素贝叶斯、K最近邻和支持向量机对文本向量进行主题分类,以期及时发现具有周期性出现特点的谣言。将该模型在中文谣言真实数据集上进行有效性验证,使用5 487条数据作为训练集,2 703条数据作为测试集进行分类实验。实验结果表明,K最近邻模型相比于朴素贝叶斯模型及支持向量机模型,在谣言主题分类任务中表现最佳,其F1值和分类准确率都达到0.93,表明基于词嵌入的谣言主题分类方法可及时发现周期性谣言。
- 关菁华刘鑫刁建华
- 关键词：主题分类文本向量
- 基于HTM技术连续多时间段汽车疲劳驾驶预测技术的研究被引量：2
- 2018年
- 疲劳驾驶是导致重大交通事故的主要原因。疲劳驾驶检测技术已经成为该领域的研究重点。现有的疲劳驾驶检测技术主要基于单一时间段单一特征的疲劳特征检测,无法有效的保障检测精度。这些技术要同时实现多时间段多特征的疲劳驾驶检测就需要设计多个算法处理不同时间段不同疲劳特征的数据,直接导致系统过于复杂,成本提高和效率降低。本文提出了一个基于HTM网络的连续多时间段多特征疲劳驾驶检测技术。该技术能够实现基于一个核心算法对不同时间段长度的眨眼频率和方向盘操作的分析和检测。性能评估表明,本文提出的基于HTM技术在实现连续多时间段、多特征检测的同时,在减少内存和时间消耗方面是有效的。
- 刁建华杨涛关菁华
- 基于HTM技术多时间段汽车疲劳驾驶检测技术的研究
- 2018年
- 近年来疲劳驾驶检测技术发展迅速。但现有技术提供的方法大多是基于某一固定时间段的预测。本文提出了一种基于HTM技术的多时间段疲劳驾驶检测方法。利用HTM网络分层的特性,不同层学习处理不同时间段长度的数据,产生基于不同时间段的预测结果。实验结果性能分析显示,本文提出的方法在存储和时间效率上有明显的提高。
- 刁建华杨涛关菁华
- 关键词：疲劳驾驶
- 基于HTM技术实时的连续多时间段疲劳驾驶检测技术研究
- 2018年
- HTM网络适用于建模和学习数据之间的空间和时间关系,能够提供准确的检测结果。针对HTM网络实时处理庞大的、快速的、不间断生成的流数据问题,文章提出了一个新的节点类型。新节点由一个空间池、一个时间池、一个监督分类器和一个特殊的循环队列组成。基于新节点构建的HTM网络既能支持连续多时间段的检测,又能实时处理庞大的流数据。模拟试验结果表明,文章提出的新节点构成的HTM网络在实时连续多时间段检测的同时能够有效解决庞大的数据流的存储问题。
- 刁建华赵晓艳杨涛关菁华
- 关键词：疲劳驾驶流数据
