基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法

微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.     

交流感应电动机及拖动设备健康状态在线监护装置及其应用(下)

3 柜装型电动机状态监护装置的主要技术指标 (1) 外型尺寸: 96 mm × 96 mm × 163 mm (宽×高×长), 前面板嵌入式安装. (2) 安装开孔: 92 mm × 92 mm (宽 ×高). (3) 外壳防护: 铝合金外壳/IP20防护. (4) 运行方式: 连续在线式. (5 ) 适用环境: 0 ～40 ℃ (湿度 90％RH, 非凝露环境). (6) 应用范围: 交流感应电动机 (高/低压、变频驱动). ( 7 ) 通 信 接 口: RS485, Modbus, Artebus. (8) 数字输出: 1 ～2 路可编程继电器输出/触点容量: 1 A/DC24 V/AC250 V).     

浅谈多媒体在语文课堂教学中的减负增效

多媒体是一种教辅手段,它在语文课堂教学中的作用是毋庸置疑的。随着现代化教育技术普及化和深入化发展,多媒体逐步从多媒体教室推广运用到普通教室。从新鲜出炉时的叹为观止,人们逐渐回归到对多媒体在语文课堂教学生产力的理性思量。广大语文教师对多媒体在语文课堂教学的副作用有了清晰的认识,实践证明多媒体技术运用,只有遵循语言学科特点,     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

基于维度分区的果蝇优化新算法

为提高果蝇算法的收敛稳定性,提出了一种基于维度分区的果蝇优化新算法。将果蝇种群均分为两组:跟随果蝇和搜索果蝇。跟随果蝇在全局最优果蝇附近实现精细化局部搜索,而搜索果蝇则将位置向量的每个维度搜索范围划分为若干个区间,通过比较各个区间的最优位置来更新果蝇位置。为加快算法收敛速度,若某搜索果蝇在连续若干次迭代过程中 均 表现最差,则在当前最优果蝇位置附近产生该果蝇的新位置。针对8种典型函数的仿真实验表明:与传统算法相比, 所提算法所需参数较少,收敛稳定性高,并且在收敛精度及收敛速度等方面具有明显优势。     

交流感应电动机及拖动设备健康状态在线监护装置及其应用(上)

介绍电机状态监护装置的基本工作原理、发展历史、系统构成、技术参数及安装接线、上位机监控通信组网方式,给出典型的应用案例。针对应用最普遍的交流感应电动机及拖动设备的初发性、渐发性故障,可实现有效的健康状态在线式监护,为非计划性故障停机会引发重大损失的交流感应电动机应用场合提供一种可行的系统解决方案。     

时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法

数据流中的数据分布随着时间动态变化,但传统基于事务的滑动窗口模型难以体现该特征,因此挖掘结果并不精确.首先提出时间敏感数据流处理中存在的问题,然后建立基于时间戳的滑动窗口模型,并转换为基于事务的可变滑动窗口进行处理,提出了频繁项集的挖掘算法FIMoTS.该算法引入了类型变化界限的概念,将项集进行动态分类,根据滑动窗口大小的变化对项集进行延迟处理,仅当项集的类型变化界限超出一定阈值的时候才进行支持度的重新计算,能够达到剪枝的目的.在4种不同密度的数据集上完成的实验结果显示,该算法能够在保证内存开销基本不变的情况下显著提高计算效率.     

基于群密度的改进果蝇优化算法及在异常检测中的应用

针对传统果蝇算法面临的收敛稳定性差、难以协调全局搜索及局部搜索能力等缺点,提出一种基于群密度的改进果蝇优化算法。首先,借鉴现有算法的优势,将果蝇种群分为搜索果蝇和跟随果蝇,并分别使用两类果蝇进行全局化搜索与局部精细化搜索。然后,为提高算法全局搜索的稳定性,在每次迭代过程中使用基于最优区间回避的分区采样策略更新搜索果蝇的位置;该策略在每次迭代过程中获得表现最优的若干只果蝇以构造最优果蝇组,根据最优果蝇组中果蝇个体在每个维度上的取值范围确定最优区间,并通过对最优区间外的其他区间分区采样以确定搜索果蝇的新位置。最后,为协调算法的全局搜索能力与局部搜索能力,引入群密度的概念,通过计算果蝇群密度并结合相关阈值实现不同种群规模的动态调整。针对典型测试函数的实验结果表明,基于最优区间回避的分区采样策略相对于传统随机函数具有更强的全局优化性能。与传统优化算法相比,本文算法在保证收敛速度的同时获得了较高的寻优精度及稳定性,在综合性能上得到明显提升。在KDDcup99数据集上的异常检测仿真实验结果表明,本文基于分区采样及群密度的果蝇优化算法能有效避免局部最优,在获取异常检测分类器的重要参数最佳取值方面起到一定作用。     

基于三轴实验的软破岩石破坏准则的研究

随着开采深度的进一步增加，软破岩工程变得越来越突出。本文在分析软破岩石特点的基础上，提出了依据软破岩石三轴试验，而建立其破坏准则，为对软破岩的进一步深入研究提供了条件，同时为岩石强度的研究开辟了一条实用途径。