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1.
考生在填报高考志愿时,针对复杂繁多的各类高校信息数据,传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配,考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据,这无疑增加了考生的时间成本.为此本文提出了基于高考领域知识图谱,使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法,设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统.与传统的搜索引擎不同的是,基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配,减少考生重复搜索和筛选数据的次数.测试结果表明,本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答. 相似文献
2.
为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法,利用最近邻分类器和数据引力模型,对训练数据的分布特征进行修正,提高训练数据与目标数据的相似性;为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性,提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用,实验结果表明,与已有软件缺陷预测方法相比,该方法在保持较低误报率(不高于0.3)的情况下可有效提高召回率(接近0.6),整体可信度得到有效增强(G- measure超过0.6),方法稳定度高,泛化能力较强;本方法在实际工程中对测试规模影响可控,测试效率得到提高。 相似文献
3.
杨然 《自动化与仪器仪表》2021,(2):29-32
在目前的运动参数挖掘模型中,通常采用差异化运动原理对运动过程进行分析,缺乏实际的公式支持,在进行参数挖掘时影响性能。因此,提出基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型研究。首先利用微分方程数值分析的方式来对机械臂的运动过程进行模拟,列举出其中的动态特性参数。依据动态特征参数,利用神经元网络对其中的运动参数属性进行特征提取。获得运动特征后,使用贝叶斯原理进行深入的运动参数挖掘。为了验证设计的运动参数模型性能,设计仿真实验,设定模拟机械臂,并使用设计模型与文献[3]、文献[5]、文献[13]中的参数挖掘模型进行运动参数挖掘,并对比性能的优劣性。实验结果证明,设计的运动参数挖掘模型具有较高的运算速度、实时性以及准确率,证明设计的运动参数挖掘模型具有较高的性能,满足设计初衷。 相似文献
4.
热轧带钢力学性能在线预测技术能够优化生产工艺、改善成品质量。为此,在传统数学模型的基础上,采用Bayes神经网络建立了热轧带钢力学性能在线预测新模型。介绍了基于Bayes理论方法的神经网络、数据预处理方法、数据平台的搭建,力学性能在线预测模型输入参数的选择,以及基于某1 780 mm热轧带钢生产线,对以SPA-H、510L、610L为代表的典型钢种带钢力学性能的预测精度。结果表明,屈服强度预测相对误差在±6%范围内,抗拉强度预测相对误差在±6%范围内,伸长率预测相对误差在±4%范围内。在线预测系统的开发与应用不仅能优化生产工艺,而且还能减少成品力学性能的检测样本量,降低了生产成本。 相似文献
5.
由于命名数据网络(NDN,Named-Data Networking)无环路、逐包、逐跳转发的特点,使得数据包回传成功率降低,而传统的TCP/IP协议中的ARQ和ACK机制对于多播会话不再适用.由于NDN中的传输信道可以等效为二进制删除信道,因此可以通过应用层编码来实现文件的可靠传输.传统的信道编码技术如卷积码、级联码和RS码等复杂度较高,而将NDN与低复杂度的喷泉码的结合可以实现分布式的存储架构,因而可通过喷泉编码在应用层协议中实现可靠的纠删机制,保证整体文件的传输可靠性.以往的研究一般是基于确定的删除概率信道模型,但是由于网络的异构性和信道噪声等因素影响,可能会造成信道丢包概率呈随机性分布.因此,本文在Beta-Binomial分布模型的前提下,根据贝叶斯统计的先验信息和中心极限定理,对随机概率下的纠删信道的文件可靠传输协议进行了数学建模和理论推导.仿真结果显示此模型更具有普适性,此传输协议可在信道状况未知的前提下从理论上求出最小发包数,减少冗余编码包,提高文件整体的投递成功率,在保证传输可靠性的同时有效提升协议传输效率. 相似文献
6.
7.
研究一种基于机器视觉的集装箱箱号识别方法。对于集装箱彩色图像预处理过程中的灰度化方法,传统的灰度化算法不能有效弥补图像中污损或其他信息缺失的部分,因此,本文提出使用主成分分析法(PCA)结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法对图像的灰度化进行优化,可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后,弥补缺失信息,有效确定边缘特征,从而使后续的字符识别准确率大大提高。最后使用该算法模型设计实现一套用于港口集装箱的智能检测系统。经过Matlab实验验证,在对50幅港口集装箱箱号图像的识别中,通过使用本文提出的混合灰度化方法,与普通的均值法和加权平均法的灰度化方法相比,准确率更高,其中单一字符准确率可达96%,箱号准确率可达92%。 相似文献
8.
在苏木精-伊红(HE)染色病理图像中,细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给病理图像的自动分割带来极大挑战。为解决该问题,提出了一种基于自监督学习的病理图像三步层次分割方法,对病理图像中各类组织进行由粗略到精细的全自动逐层分割。首先,根据互信息的计算结果在RGB色彩空间中进行特征选择;其次,采用K -means聚类将图像初步分割为各类组织结构的色彩稳定区域与模糊区域;然后,以色彩稳定区域为训练集采用朴素贝叶斯分类对模糊区域进行进一步分割,得到完整的细胞核、细胞质和胞外间隙这三类组织结构;最后,对细胞核部分进行结合形状和色彩强度的混合分水岭分割得到细胞核间的精确边界,进而量化计算细胞核个数、核占比、核质比等指标。对脑膜瘤HE染色病理图像的分割实验结果表明,所提方法对于染色和细胞形态差异保持较高的鲁棒性,各类组织区域分割误差在5%以内,在细胞核分割精度的对比实验中平均正确率在96%以上,满足临床自动图像分析的要求,其量化结果可以为定量病理分析提供依据。 相似文献
9.
10.
社交媒体舆情监测是社交媒体分析的热点研究问题,学界和工业界取得了很多研究成果。但目前针对热门话题舆情监测研究中,往往只在整体上关注事件舆情趋势,而没有对事件内部不同的讨论主题进行分析。鉴于此,该研究将主题分类模型引入到舆情监测中来,并在此基础上,以时间为脉络进行面向主题的情感分析。并以“北京市单双号限行常态化”这一微博话题为例进行实证研究,通过各个时段 “北京市单双号限行常态化”这一微博话题群体情感倾向变化的分析,为舆情的监测提供对象和时点选择的参考建议。
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