/Project_summary_during_university

本仓库为本科期间所做项目的总结及代码（ACM比赛笔记、隐马尔可夫模型+维特比进行词性标注、改进和声搜索算法+BP神经网络、Petri网参数优化）

Primary LanguagePython

本科期间项目总结

本仓库用于存储大学期间所做的一些项目代码及文档，具体内容见可下载了解，以下为项目简介:

  1. ICAC2020: 这是本科所做的关于方块苗文的词性标注项目，训练集为：80万中华日报语料+5万方块苗文语料;实现方式为：隐马尔科夫模型加密+维特比算法解码，最终实现方块苗文的词性标注。以下为文件注释：

    • 词性标注初步GUI成型：方块苗文词性标注代码实现，python的easy UI作为界面

    • 人工标注语料汇总：众包人工标注的语料

    • 李航程(ICAC2020)：所发表的会议论文，会议名icac2020

    • [1] **Li H C, Mo L P*, Zhou K Q. A Part-Of-Speech Tagging Approach for Chinese-Hmong Mixed Text[C]//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, 864(1): 012064.

      图1

      • 实验结果

        图2

  2. IEEE ACCESS：为本科改进和声搜索算法所发表的两篇文章的代码及文档

    • 和声算法对比实验IEEE aceess：主要有两部分：1.改进和声搜索算法 2. 将改进的和声搜索算法对BP神经网络进行融合 3. 进行知识规则抽取(知识抽取)

    • [2]H. -C. Li, K. -Q. Zhou, L. -P. Mo, A. M. Zain and F. Qin, "Weighted Fuzzy Production Rule Extraction Using Modified Harmony Search Algorithm and BP Neural Network Framework," in IEEE Access, vol. 8, pp. 186620-186637, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3029966.

      图3

      [3] 李航程，周恺卿*，莫礼平. 基于全局最优的自适应和声搜索算法. 山东大学学报（工学版）》

      图4

      • 部分实验结果及截图

        图5 图6

  3. 本科毕业论文：主要是对模糊Petri网的参数进行优化，主要分三部分：1.对和声搜索算法进行改进 2. 利用和声搜索算法对模糊Petri网的参数进行优化 3. 将其与进化差分算法、粒子群算法、遗传算法进行对比。

    • 主要实验结果如下

      图7

  4. 程哥哥的ACM算法笔记：记录了本科大一大二期间搞ACM的一些算法笔记和模板

  5. 程哥哥的第一个web：记录了刚开始本科学习java和javaweb时敲得一些代码