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261.
262.
随着网络和信息技术的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。文本的特征表示严重地限制了文本分类性能的提升。以经典的向量空间模型和tf-idf权值计算公式为基础,提出了以应用于文本分类为目的的权值改进公式p-idf公式。在比较了贝叶斯、K近邻、神经网络和支持向量机四种典型的文本分类器的基础上,采用支持向量机分类器搭建了一个文本分类试验系统。经过科学的试验比较了tf-idf、p-idf、LTC三种权值公式在文本分类系统中对分类器性能的影响,证实了所提出的p-idf公式的合理性和有效性。 相似文献
263.
针对移动用户行为识别模型中存在过度拟合导致泛化性差的问题,提出一种基于随机Dropout深度信念网络DBN(Deep Belief Network)的移动用户行为识别方法,该方法通过随机更改Dropout算法中的概率参数,减少隐层单元的网络节点数,优化每次训练的网络权值,以提高行为识别的准确率和样本较少时的泛化能力。实验结果表明,加入随机Dropout的网络对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种行为的平均识别准确率可达94.23%,相对于传统的DBN识别方法,准确率提高了4.57%。 相似文献
264.
为了提高基于智能设备的人体日常行为识别的准确率,针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,提出了一种基于多分类器融合的行为识别MCF(Multiple Classifier Fusion)模型。针对5种日常行为(静止、散步、跑步、上楼及下楼),优选出与每种行为相关度高的特征集,用于训练对每种行为识别效果最佳的5个基分类器,并采用一个融合器对5个基分类器的输出进行融合处理,得到最终行为识别结果。该模型对这5种行为的平均识别准确率和可信度分别达到96.84%和97.41%,能有效进行用户行为识别。 相似文献
265.
一种动态调整学习速率的BP算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在基本反向传播(BP)算法中,学习速率往往固定不变,限制了网络的收敛速度和稳定性。因此,提出一种动态调整BP网络学习速率的算法,以BP网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的平均绝对值误差及其变化率为自变量,找出学习速率与两个自变量之间的函数关系。根据网络的实际学习情况,对学习速率进行动态调整。实例仿真结果表明,改进的BP算法在保持网络稳定性的同时,具有更快的收敛速度。而且,该算法只需恰当地选取几个参数,不受条件限制,因此具有普遍的适用性。 相似文献
266.
超高压电网故障录波数据自适应压缩新方法 总被引:1,自引:1,他引:1
综合分析了超高压电网变电站故障录波数据快速压缩传输的必要性,以及现有故障录波数 据压缩传输算法的优缺点.提出了基于信号奇异性检测原理的自适应小波去噪压缩算法,详细分析了各尺度上小波系数奇异点的匹配搜索过程和最大尺度层数自适应阈值选取方法;通过故障录渡信号频率与采样率的关系,确定出最大小波分解层数,然后在该分解层数上进行噪声白化检验,并对某一个信号奇异点进行奇异性指数计算,以确定出小波最优分解层数.最后通过大量真实故障录波数据编程仿真,验证了该压缩算法的高效性. 相似文献
267.
脑电信号的通道选择技术对于可穿戴设备的实现有着重要意义,根据脑电信号由多个源成分叠加而成的产生机理,提出一种基于定量评估脑电源成分的通道选择方法。依据脑电源成分时频图的分形维数,对各时频图的分形值进行排序、筛选,寻找与情感变化关系密切的源成分,并对包含信息量较多的脑电源成分进行反投影实现通道选择。使用提出的方法筛选DEAP数据集中的少量通道采集的脑电信号进行情感识别,可达到与使用全通道的脑电信号相当的情感识别准确度,且计算复杂度大为降低,由于通道数的减少为可穿戴脑电情感识别系统的实现提供了便利。 相似文献
268.
269.
研究了在热载荷和切向均布随从力作用下FGM梁的稳定性问题。假设材料常数(即弹性模量和密度)随温度及沿截面高度连续变化,且材料常数按各材料的体积分数以幂率变化,温度分布满足一维热传导方程,计算了不同梯度指标和不同温度下FGM梁的弹性模量随截面高度变化情况。基于Euler-Bernoulli梁理论,建立梁的控制微分方程,用小波微分求积法(WDQ法)求解,分析了梯度指标、温度、随从力等参数对简支FGM梁振动特性与稳定性的影响。 相似文献
270.
提高关联规则完整性和有效性的算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入兴趣度和负规则的概念,提出了在不降低运行效率的同时提高挖掘出的关联规则的有效性和完整性的算法,并且对算法本身作出了评价。 相似文献