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现如今,深度学习技术迅速发展,在情感分析任务中被大量使用。针对传统神经网络模型中,卷积神经网络难以捕捉文本前后文关联语义信息以及长短时记忆网络训练所需时间长、缺乏深层次信息提取能力的问题,提出了一种双通道卷积神经网络和循环网络变体的特征融合情感分析模型(CSRMA),该模型能够获取更全面的情感特征,加快训练速度。该模型使用GloVe进行词向量化,将词向量分别传入卷积神经网络通道,和引入注意力机制与最大池化的BiSRU通道,得到局部深层次情感语义和前后文时序情感语义,最后融合特征进行分类,输出情感极性,完成情感分析任务。论文主要在四个英文短文本情感数据集上,与传统神经网络模型进行对照实验,从实验结果看来,CSRMA模型对于情感语料的分类准确性有进一步提高,训练时耗费时间缩短,具有良好的泛化性。 相似文献
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基于数学形态学的图像形态滤波 总被引:11,自引:1,他引:11
文中定义了多结构元素腐蚀、膨胀、开、闭四种多结构元素数学形态学滤波器,讨论了它们的性质和滤波性能,指出多结构元素腐蚀滤波和膨胀滤波在噪声滤除,尤其是滤除附着在目标图像边缘上的噪声方面优于多结构元素开、闭滤波;多结构元素开滤波和闭滤波在目标图像的细节保护方面则优于多结构元素的腐蚀滤波和膨胀滤波;多结构元素的腐蚀、膨胀、开、闭滤波在细节保护方面均优于单一结构元素的开、闭滤波。最后根据形态学表示理论给出了基于多结构元素的数学形态学滤波器设计方法。 相似文献
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移动IP及其改进技术 总被引:6,自引:0,他引:6
为了在移动通信网络中运用IP协议,因特网工程任务组(Internet Engineering Task Force,IETF)制定了Mobile IP协议。Mobile IP是一种简单可扩展的全球Internet移动解决方案,使节点在切换链路时仍可保持正在进行的通信。传统的Mobile IP中要求移动节点移动到异地网络时获得转交地址,数据通过隧道经由家乡代理转发给移动节点。然而当移动节点在微移动条件下频繁移动时,传统的Mobile IP存在着许多不足。本详细介绍了移动IP的工作原理以及移动IP机制中的路由优化策略,并且针对微移动问题,从切换质量、路由更新、位置更新等方面比较了Mobile和Cellular IP、HAWAⅡ、TeleMIP等几种改进方法的性能。 相似文献
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