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局部区域特征的重要程度对三维CAD模型的分类有很大影响.针对现有聚类算法未能有效利用此关键特征实现聚类,提出一种基于局部区域的加权谱聚类算法.该算法按局部区域在模型库中出现的频次计算权重,提高出现频次低但区分能力强的局部区域的重要程度,从而降低常见局部区域的重要程度;并将上述表达与严重依赖模型间相似度的加权谱聚类算法相结合作为权重信息.实验结果显示,该方法能较好地完成三维CAD模型聚类任务,最终得到的NMI值、V-measure值对比当前最优方法所得结果分别提高3%、4%. 相似文献
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局部区域特征的重要程度对三维CAD模型的分类有很大影响.针对现有聚类算法未能有效利用此关键特征实现聚类,提出一种基于局部区域的加权谱聚类算法.该算法按局部区域在模型库中出现的频次计算权重,提高出现频次低但区分能力强的局部区域的重要程度,从而降低常见局部区域的重要程度;并将上述表达与严重依赖模型间相似度的加权谱聚类算法相结合作为权重信息.实验结果显示,该方法能较好地完成三维CAD模型聚类任务,最终得到的NMI值、V-measure值对比当前最优方法所得结果分别提高3%、4%. 相似文献
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针对中医领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将中医领域术语抽取看作一个序列标注问题,将中医领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语模型,然后利用该模型进行术语抽取.选择<名医类案>作为中医领域文本进行术语抽取实验,取得了较好的效果,准确率为83.11%,召回率为81.04... 相似文献
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针对工艺操作说明文本中的命名实体,提出一种基于BiLSTM-CRF模型与词典、规则相结合的识别方法,旨在识别图纸编号、参考标准、零件和零件号等11种实体。基于BiLSTM-CRF模型,使用BERT模型预训练的向量,对相关命名实体进行初始识别;针对工艺操作说明文本中零件和零件号表达方式复杂多样的问题,使用基于词典和规则的方法对此类实体的标注结果进行校正。实验结果表明,该方法在工艺操作说明文本中能较好地完成命名实体识别任务,在测试语料上F1值达到94.03%,比基线提升了4.14%。 相似文献
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核方法的效果依赖于所使用的核,因此核的选择和其参数的确定是至关重要的。从特定的数据中学习核需要核度量方法评价核的质量。核排列度量核与学习任务的一致性,因为它具有高效性和有效性,是目前应用最为广泛的核度量方法。然而,有研究表明,核排列仅是最优核函数的充分非必要条件。其主要原因是核排列在特征空间中不具有线性变换不变性。提出了一种新的核度量方法用于核选择,称其为核距离排列。该方法能够克服核排列的局限性,并且同样具有高效性和简单的形式。对比实验表明,该方法能够有效地对核进行度量。 相似文献
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为了最大程度复用历史工艺过程,提高工艺设计效率,对装配工艺过程重用问题进行了研究,提出了一种基于多核学习的方法。该方法利用了工艺规程名称、规程编号、设计人与装配零件表等直接获取特征,不需要人工确定特征的表达符号集与标注数据;通过定义多个核函数,从不同视角衡量工艺过程的可重用性,并利用工艺大纲文件间的重用度作为指导信息,优化多核组合参数。在47 828份飞机装配工艺规程数据上,多核学习方法能够有效地对工艺规程文件进行筛选与排序,能够保证排序靠前的结果具有较高的重用度,Top 1重用度可达0.3811。实验结果证明了规程文件命名规律、企业工艺文件管理规则、装配零件表等信息在工艺过程复用中的有效性。 相似文献
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该文依据关系判断任务特点将主动学习应用到本体概念关系的辅助判断中,对边缘采样、熵采样、最不确信采样等主动学习查询生成策略进行了比较研究。在此基础上,从实际应用角度出发,讨论了在三种不同样本初始情况下主动学习技术的应用。对于初始样本正反例充足的情况,采用基于熵采样和边缘采样产生查询;对于初始样本仅有正例的情况,依据样本相似度主动的学习策略生成候选反例;对于缺乏初始样本的情况,使用概念在样本间距离等统计信息,同时生成候选正例和候选反例。从而,实现了在概念关系判定过程中对用户反馈信息的有效利用。 相似文献