基于新型卷积神经网络构建矿山灾害事件检测模型

刘鹏; 魏卉子; 鹿晓龙; 刘明明

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基于新型卷积神经网络构建矿山灾害事件检测模型

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事件检测属于自然语言处理的核心任务及难点之一,使用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)进行的相关研究越来越广泛,但面对篇章级别的事件文本时,参数量庞大的LSTM与语义缺失明显的CNN导致模型检测准确性和收敛性均欠佳.该文结合迭代空洞卷积神经网络和高速神经网络,提出基于混合特征的高速迭代空洞卷积神经网络,力图优化深层模型训练中常见的梯度消失与爆炸现象,提取性能更优的篇章级文本特征.实验结果表明,该方法与当下主流的LSTM和CNN模型相比,矿山灾害事件检测效果更为理想,收敛性及训练效率也表现更优.

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来源
《中文信息学报》 |2020年第10期|59-68|共10页
作者
刘鹏; 魏卉子; 鹿晓龙; 刘明明;
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作者单位

矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室江苏徐州 221008;

中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州 221116;

中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州 221116;

江苏建筑职业技术学院智能制造学院江苏徐州 221008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积网络; 高速神经网络; 高速迭代空洞卷积神经网络; 事件检测; 矿山灾害;

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