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31.
针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法(BLPOH)。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象,提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块,提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程,提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验,并和一些当前先进的算法进行对比,结果证实了BLPOH的优越性。 相似文献
32.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。 相似文献
33.
多标签学习广泛应用于文本分类、标签推荐、主题标注等.最近,基于深度学习技术的多标签学习受到广泛关注,针对如何在多标签学习中有效挖掘并利用高阶标签关系的问题,提出一种基于图卷积网络探究标签高阶关系的模型TMLLGCN.该模型采用GCN的映射函数从数据驱动的标签表示中生成对象分类器挖掘标签高阶关系.首先,采用深度学习方法提取文本特征,然后以数据驱动方式获得基础标签关联表示矩阵,为更好地建模高阶关系及提高模型效果,在基础标签关联表示矩阵上考虑未标记标签集对已知标签集的影响进行标签补全,并以此相关性矩阵指导GCN中标签节点之间的信息传播,最后将提取的文本特征应用到学习高阶标签关系的图卷积网络分类器进行端到端训练,综合标签关联和特征信息作为最终的预测结果.在实际多标签数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效建模标签高阶关系且提升了多标签学习的效果. 相似文献
34.
35.
为了合理利用陕北当地煤炭资源生产优质型煤,通过煤岩配煤方法,将实验煤样的镜质组反射率分布通过方程转换成类强度指数PSI集合,以标准型煤的PSI为目标求解参配煤的比例,采用MATLAB进行多元线性规划的矩阵计算。利用解多元线性规划的限制条件(归一化、加入煤泥、某个特定的原料含量等)可使所配的洁净型煤满足指标要求。结果表明:在特定的标准下,有的待配煤不适合参与配煤,需要剔除;按归一化原则得到的合成型煤与标准型煤的煤岩指标吻合度较无归一化原则时高;该方法可以实现在指定某种原料及含量时配煤;配煤计算完成后,还可以检验可加和的指标是否满足工业指标要求。 相似文献
36.
微细粒技术在洁净煤技术中的作用和地位 总被引:1,自引:2,他引:1
从煤加工利用对颗粒粒度及其分布的要求,解离度对超纯煤的制备以及煤炭组分工业化分离的影响等方面论述了微细粒技术在洁净煤技术中的作用和地位。研究表明煤的粒度及其分布对水煤浆制备及其利用,燃烧等有极其重要的影响; 相似文献
37.
中国洁净煤技术发展重点及对策 总被引:6,自引:0,他引:6
阐述中国洁净煤技术发展现状及存在问题。指出洁净煤技术发展重点是能在较短时间内显著提高煤炭利用效率、有效控制污染物排放的技术 ;能对当前和未来优化能源结构发挥作用 ,有利于解决石油供需矛盾 ,保障能源安全并有产业化发展前景的技术。对洁净煤技术的发展和政策引导提出建议 相似文献
38.
39.
40.
洁净煤技术中的煤岩学问题 总被引:2,自引:0,他引:2
本文简要讨论了洁净煤技术中的煤岩学问题,就燃烧、煤预备中煤岩学的应用等进行了探讨。 相似文献