【摘 要】
：
心理咨询系统采用一种人机交互的方式解决用户的心理问题,引入加权模糊正向推理算法提高系统的智能交互性.系统的结构设计主要包括人机交互接口、咨询模块、推理模块和知识库
【机 构】
：
陕西青年职业学院公共事业系,陕西西安710068;陕西青年职业学院数字信息技术系,陕西西安710068
论文部分内容阅读
心理咨询系统采用一种人机交互的方式解决用户的心理问题,引入加权模糊正向推理算法提高系统的智能交互性.系统的结构设计主要包括人机交互接口、咨询模块、推理模块和知识库,使用者的问题通过人机交互接口进入咨询模块后,通过系统识别与知识库匹配直接生成对应的输出;针对较为复杂、模糊的提问,基于加权模糊理论确定子式的真值与和权数,推理模块会给出相对更合理的结果输出.系统测试结果显示,全部测试样本的拟合优度良好,残差平方和值较低且未出现明显的奇异点.
其他文献
交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很
信息化和智慧化背景下,为满足快速高效挖掘城市社区环境问题的要求,文中基于丰富的通信设施基础、多源的网络数据来源,利用遥感影像、街景图片、环境空气质量指数(AQI)、POI
针对无源交叉定位在同型多目标场景下存在虚假航迹的问题,提出了一种双平台基于目标运动特征的虚假航迹滤除算法。该算法采用静态与动态相结合的处理架构,首先,通过静态滤除
针对传统助学金评选方法中存在虚假申请材料难以鉴别、无法准确了解学生真实经济水平的问题。文中提出了基于分布式强化学习算法的精准助学数据分析方法,该方法通过收集数字化校园中学生的各项消费数据,经过数据预处理后找出具有分类能力的变量。然后,将RBF神经网络通过归一化与选取合适的隐藏层层数、神经元个数来提高聚类速度。由于数字化校园存在多个消费场景,使用Markov对策与Bayesian网络可以建立各个智能体之间的互相关系,从而增强各个智能体之间的交互性。由数据测试分析结果可知,文中所述方案识别贫困生的准确率可达8
提出一种基于神经网络的翻译预调序方法来预测语言翻译中存在的语序差异,提高外语长句翻译过程中的翻译准确度。通过建立多层神经网络模型,对未标注文本词汇进行向量化处理,实现词汇表示与向量特征的结合,抽取多样本语句和语义的有效信息;在线性排序框架下,采用神经网络进行词语排序评分,获得样本数据语义信息,对语序进行差异预测。通过实验对比表明,采用神经网络预调序模型有效提高了系统性能和翻译准确度。将神经网络翻译模型应用于实际翻译过程中,能降低翻译工作难度,提高翻译效率,具有良好的现实意义。
针对街道监控和边境荒漠等道路场景监控视频,使用基于深度学习的语义分割方法,对监控视频进行图像语义分割,以便后续对行人、车辆等意向目标进行深入观察和场景解析。文中对轻量级实时语义分割算法ENet进行应用研究和改进,提出改进后的模型CBR-ENet,使其更适合实际应用场景和实际使用环境。首先,对ENet网络进行剪枝压缩,进一步减小模型体积,提高推理速度;然后,进行卷积优化操作,扩大感受野,保证分割精度
随着电子设备能力的不断提升,用于传输功率信号的射频电缆的功耗也在日益增加,因此高功率射频电缆的散热问题在设备研制过程中需加以格外重视。文中以某电子设备的高功率射频
针对传统数据评价模型在评价风光储能电站数据时,最大与次大综合评价指标值过于接近,导致其评价准确率较低等问题。提出基于改进层次分析法的风光储能电站数据评价模型。通过预处理风光储能电站数据,获取单指标相对隶属度,根据相对隶属度建立风光储能电站数据评价矩阵,在确定不同评价指标权重后,构建模糊矩阵各要素的综合评价模型,完成了风光储能电站数据评价模型的构建。实验结果表明,采用所提模型进行电站数据评价结果误差较低,评价风光储能电站数据的效果较好,具有一定实际意义价值。
针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法.该方法通过
针对目前语音交互技术语音识别效果较差的问题,文中基于Viterbi搜索解码技术,结合前端处理(语音信号)、声学和语言模型,在连续语音识别结构中引入了音素、音节识别结构,设计了面向汉字关键词的智能语音交互算法。该算法依次通过连续语音识别器、关键词搜索器、置信度确认、关键词确认等过程,实现了对语音中关键词的有效检测。通过在人机交互平台的测试结果表明,该算法的查准率为90%、召回率为95%、误识率为13%,具有良好的性能。