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特征选择是文本分类过程中极其重要的一个环节。本文提出了一种新的特征选择算法,该算法基于一个特征频度相对于其它特征频度的差值的总和衡量其相对贡献率的大小,从而进行特征选择。本文使用了基准数据集20-Newgroups,在朴素贝叶斯和支持向量机两个分类器上对该方法进行了验证。实验结果表明,与信息增益、互信息,几率比和DIA相关因子等四种流行的特征选择算法相比,该算法有效降低了文本的特征维数,提高了分类精度。 相似文献
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变电站自动化系统连锁故障分析模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为了解决使用有效性模型分析变电站自动化系统连锁故障时,不能根据系统变化调整逻辑节点负荷容许参数的问题,基于变电站自动化系统的逻辑连接建立复杂网络,引入接近度概念来衡量逻辑节点在信息传递中的重要性,并动态调整节点负荷容许参数,建立了一种适用于变电站自动化系统连锁故障分析的改进有效性能模型。在此基础上,以T1-1型变电站为例,完成了在不同扰动方案下系统效率损失情况的对比分析。实验结果表明,改进后的模型能够更好地适用于变电站自动化系统连锁故障分析。 相似文献
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为了能够在Web应用系统测试中利用EDPN模型的直观性和耦合性好的优点,提出了一种改进的EDPN模型(WEDPN),有效地解决了使用EDPN模型难以合成多个页面的EDPN模型问题。最后,通过实例介绍了使用WEDPN模型对Web应用进行系统测试的方法。 相似文献
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针对传统欠采样方法对不平衡数据集重采样时,容易丢失多数类样本信息的问题,本文提出一种基于数据密度分布的欠采样方法US-DD,该方法引入数据密度的概念,并以此概念为依据将数据划分为高密度数据簇和低密度数据簇,高密度数据簇数据高度集中,低密度数据簇数据稀疏松散,两种不同数据簇对分类的意义也不同,因此可以针对不同密度的数据簇,执行不同的重采样策略,以达到改善数据平衡度的目的。实验通过选取6组UCI数据集,采用C4.5决策树、支持向量机作为分类器,将US-DD与随机欠采样、KNN-NearMiss等方法进行比较,实验结果表明,该方法对不平衡数据分类有较好的效果,能有效提升分类器对少数类的识别性能。 相似文献
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使用GHOST多点传输技术实现系统软件的快速恢复 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了利用Ghost软件实现计算机系统软件快速恢复的方法,并着重讨论了在局域网中通过TCP/IP协议进行网络克隆的技术。 相似文献
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斜视角游戏在当今的游戏业中占有重要的地位,斜视角地图的优劣决定游戏质量的高低。由于地图是由很多的Tile(小图素)拼接而成的,所以Tile的组织结构决定了地图的优劣。在介绍传统斜视角地图原理的基础上,提出了一种既美观又高效的斜视角地图的设计和实现方案。 相似文献
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鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型。首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法。最后,对220kV变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性。 相似文献
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Linux操作系统的出现,打破了计算机教育平台的单一性。从Linux教育的教学实际出发,提出了一些教学改进建议,目的是促进高校计算机教学改革,提高计算机教学质量,培养多元化人才,奠定民族软件产业基础。 相似文献