导读:本文包含了增量训练论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自然语言处理,神经机器翻译,维吾尔语
增量训练论文文献综述
杨郑鑫,李京谕,胡镓伟,冯洋[1]（2019）在《基于增量训练的维汉神经机器翻译系统》一文中研究指出目前,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译领域的主流方法.神经机器翻译模型相较于统计机器翻译模型具有更庞大的参数规模,因此其翻译质量取决于训练数据是否充足.由于与维吾尔语相关的平行语料资源严重匮乏,神经机器翻译模型在维汉翻译任务上表现不佳,为此提出了一种利用伪语料对神经机器翻译模型进行增量训练的方法,可有效提升神经机器翻译在维汉翻译任务上的质量.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
韩震宇,刘锦,吴小培[2]（2019）在《基于训练样本评估的CSP滤波器增量更新方法》一文中研究指出由于脑电图(electroencephalo gram,EEG)能反映不同状态下大脑的思维活动,所以,基于EEG的运动想象识别已经成为一个新的研究热点。为了降低低质量样本对CSP(common spatial pattern)滤波器模型的组间传输性能的影响,提高正确率,提出了一种基于样本筛选的CSP滤波器增量更新方法。首先通过样本筛选的方法对EEG数据进行质量评估,然后剔除低识别率对应的单次训练数据,最后对优化后的样本所设计的CSP滤波器进行增量更新。实验室环境下,对EEG信号进行运动想象识别,其平均正确率达到80. 92%,相比传统的CSP方法,五位受试者测试集的平均识别率分别提高了5. 4%、5. 6%、1. 5%、8. 6%和7. 7%,实验结果验证了所提算法的有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年08期）
徐悦[3]（2016）在《挖掘课本写作训练点,实现学生写作增量》一文中研究指出写作是运用语言文字进行表达和交流的重要方式,是认识世界、认识自我、创造性表述的过程。写作能力是语文素养的综合体现。如何让学生积累更多的写作素材与方法,语文教师可以从课本出发,结合阅读教学,挖掘课本中的写作训练点,加强平时练笔,激发学生的写作兴趣,提升学生的写作能力,为学生的自主写作奠定良好的基础。(本文来源于《新课程(上)》期刊2016年06期）
韩冰,刘一佳,车万翔,刘挺[4]（2015）在《基于感知器的中文分词增量训练方法研究》一文中研究指出该文提出了一种基于感知器的中文分词增量训练方法。该方法可在训练好的模型基础上添加目标领域标注数据继续训练,解决了大规模切分数据难于共享,源领域与目标领域数据混合需要重新训练等问题。实验表明,增量训练可以有效提升领域适应性,达到与传统数据混合相类似的效果。同时该文方法模型占用空间小,训练时间短,可以快速训练获得目标领域的模型。(本文来源于《中文信息学报》期刊2015年05期）
辛宇,杨静,谢志强[5]（2015）在《一种基于LDA的k话题增量训练算法》一文中研究指出由于LDA模型需要预先给定话题个数k,因此在进行最优话题个数k选取时需要对语料库进行k值循环计算,从而加剧了算法的复杂度。针对LDA模型的最优k值选取问题,提出LDA话题增量训练算法。该方法首先以词-话题概率熵值作为LDA迭代过程中模糊单词的选取标准,并将抽取模糊单词归入新话题;其次,增加LDA变分推理过程中全局参数β(单词-话题概率矩阵)和α(狄利克雷分布参数)的维数及话题个数k;再次,将变换后的全局参数β、α和k作为输入进行变分训练;最后,循环调用LDA话题增量训练算法并在似然函数值收敛时停止循环过程,完成k的增量训练。此外,通过对真实数据集的实验分析验证了本文算法对最优k值选取的有效性和可行性。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2015年04期）
刘亚楠,何井华,杨林霞,吴月英,邹霞[6]（2012）在《增量原则在急性心肌梗死患者康复训练中的应用研究》一文中研究指出目的探讨增量原则在急性心肌梗死患者康复训练中的应用效果。方法将100例急性心肌梗死患者随机分为试验组、对照组各50例。对照组给予常规护理干预;试验组在常规护理干预的基础上,实施增量康复运动程序对患者进行康复训练。观察比较2组患者生活质量满意度。结果试验组患者生活质量满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论增量康复运动程序对急性心肌梗死患者生活质量的影响意义重大,有利于促进患者病体康复,值得加以推广。(本文来源于《当代护士(下旬刊)》期刊2012年12期）
罗维[7]（2013）在《词语对齐的快速增量式训练方法研究》一文中研究指出围绕翻译模型构建流程的瓶颈——词语对齐,着手翻译模型的增量式训练。在基于无监督学习的词语对齐模型的基础上,提出一种基于初始化同时应用迭代训练收敛速度更快的online EM算法,以替换通常所用的batch EM算法,实现增量式训练。实验表明,所提出的方法既高效又能保证词语对齐质量和机器翻译质量。(本文来源于《北京大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
刘亚楠,何井华,杨林霞,吴月英,邹霞[8]（2012）在《增量康复运动在急性心肌梗死病人康复训练中的应用研究》一文中研究指出目的:提高急性心肌梗死病人生活质量。方法:将100例急性心肌梗死病人随机分为试验组、对照组各50例,将增量原则应用于试验组病人康复训练中,对照组给予常规护理。结果:两组病人生活质量满意度比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:增量康复运动对急性心肌梗死病人生活质量的影响意义重大,有利于病人康复。(本文来源于《护理实践与研究》期刊2012年09期）
吴定海,张培林,傅建平,徐超,张云强[9]（2011）在《超球支持向量机增量式SMO在线训练算法》一文中研究指出为保证超球体支持向量机在线监测时的检测精度,随着新增样本的加入,常常需要对检测模型进行重新训练,训练样本量越大,在线训练时间越长。针对以上问题,鉴于支持向量机最优分类超平面和支持向量描述的思想,建立了最优间隔超球支持向量机,分析了增量学习新增样本对超球支持向量机支持向量集的影响,提出了一种增量式序贯最小优化在线训练算法,通过对原始训练样本的约简和序贯最小优化的增量学习两方面来提高模型在线训练效率,仿真实例验证了该方法能够在保证训练精度的同时大大缩短训练时间。(本文来源于《Proceedings of the 2011 International Conference on Future Computer Science and Application（FCSA 2011 V3）》期刊2011-07-16）
徐海龙,王晓丹,廖勇,权文[10]（2010）在《一种基于主动学习的SVM增量训练算法》一文中研究指出针对SVM训练学习过程中难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于距离比值不确定性抽样的主动SVM增量训练算法(DRB-ASVM),并将其应用于SVM增量训练.实验结果表明,在保证不影响分类精度的情况下,应用主动学习策略的SVM选择的标记样本数量大大低于随机选择的标记样本数量,从而降低了标记的工作量或代价,并且提高了训练速度.(本文来源于《控制与决策》期刊2010年02期）
增量训练论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于脑电图(electroencephalo gram,EEG)能反映不同状态下大脑的思维活动,所以,基于EEG的运动想象识别已经成为一个新的研究热点。为了降低低质量样本对CSP(common spatial pattern)滤波器模型的组间传输性能的影响,提高正确率,提出了一种基于样本筛选的CSP滤波器增量更新方法。首先通过样本筛选的方法对EEG数据进行质量评估,然后剔除低识别率对应的单次训练数据,最后对优化后的样本所设计的CSP滤波器进行增量更新。实验室环境下,对EEG信号进行运动想象识别,其平均正确率达到80. 92%,相比传统的CSP方法,五位受试者测试集的平均识别率分别提高了5. 4%、5. 6%、1. 5%、8. 6%和7. 7%,实验结果验证了所提算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
增量训练论文参考文献
[1].杨郑鑫,李京谕,胡镓伟,冯洋.基于增量训练的维汉神经机器翻译系统[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[2].韩震宇,刘锦,吴小培.基于训练样本评估的CSP滤波器增量更新方法[J].计算机应用研究.2019
[3].徐悦.挖掘课本写作训练点,实现学生写作增量[J].新课程(上).2016
[4].韩冰,刘一佳,车万翔,刘挺.基于感知器的中文分词增量训练方法研究[J].中文信息学报.2015
[5].辛宇,杨静,谢志强.一种基于LDA的k话题增量训练算法[J].吉林大学学报(工学版).2015
[6].刘亚楠,何井华,杨林霞,吴月英,邹霞.增量原则在急性心肌梗死患者康复训练中的应用研究[J].当代护士(下旬刊).2012
[7].罗维.词语对齐的快速增量式训练方法研究[J].北京大学学报(自然科学版).2013
[8].刘亚楠,何井华,杨林霞,吴月英,邹霞.增量康复运动在急性心肌梗死病人康复训练中的应用研究[J].护理实践与研究.2012
[9].吴定海,张培林,傅建平,徐超,张云强.超球支持向量机增量式SMO在线训练算法[C].Proceedingsofthe2011InternationalConferenceonFutureComputerScienceandApplication（FCSA2011V3）.2011
[10].徐海龙,王晓丹,廖勇,权文.一种基于主动学习的SVM增量训练算法[J].控制与决策.2010