基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测

虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。     

遗址公园——天津曹家花园的园景分析

天津曹家花园初为清末买办孙仲英于光绪二十九年在津辟建的私家园林,后为直隶军阀曹锟所有,更名曹家花园。通过对相关史料《天津市河北区历史遗迹》《津门谈古》的梳理、归纳及现场勘查、考证,针对曹家花园的历史沿革、造园风格、造园要素、空间关系等进行深入研究,充分证明了曹家花园具有鲜明的造园特征,为一座既有象征晚清权贵的官式建筑风格,又具欧式建筑特色的中西合璧式私家园林。研究曹家花园不仅是为再现其历史风貌,而是要通过保护公园所处的自然、历史环境,彰显其历史文化内涵和特定的历史文化氛围,发挥遗址公园的文化影响力及与之正相关的经济拉动作用,从而提升城市的软实力。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。