混合神经网络和条件随机场相结合的文本情感分析

针对当前文本情感分析中神经网络模型训练时间长,上下文信息学习不足的问题,该文提出了一种结合混合神经网络和条件随机场(conditional random fields,CRF)的模型.该模型将神经网络作为语言模型,结合了卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与双向门控循环单元...     

基于差值思想的母线分布式光伏辨识方法

利用不同自然日负荷间的相似性与差异性,提出一种基于负荷曲线间差值的母线分布式光伏无监督辨识方法。首先,采用模糊C-均值算法,根据外部环境因素将各自然日分为不同集合及子集。然后,求取子集间的平均集中式光伏出力差值曲线和平均净负荷差值曲线,利用相关性分析和集合经验模态分解进行差值曲线的筛选和滤波。最后,利用两差值曲线幅值之比和光伏模型求解母线分布式光伏安装情况及各时段出力,算例结果验证了所提方法的有效性。     

考虑异质信息不相容的模拟电路融合诊断

研究提出了一种基于异质信息融合的模拟电路故障诊断方法,以解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容而导致误判等问题.该法首先采用基于可转移置信模型的核近邻法提取电路温度特征信息,并进行故障预识别,再结合基于可测点电压的神经网络故障预识别结果,在考虑信息不相容的情况下计算关联权重系数、先验权重系数,从而实现电路的综合诊断.电路仿真试验结果表明,所提诊断方法对容差模拟电路的多故障和单故障均适用,故障定位准确率高.     

基于Gentle Adaboost的气密性检测系统

差压法气密性检测易受外部因素与预设参数影响。针对问题基于集成学习建立气密性检测系统,包含传感器终端数据采集系统、人机交互界面,并用最小二乘法对传感器进行线性拟合,利用Gentle Adaboost算法寻找每轮迭代中最佳弱分类器并更新下一轮样本权重,通过集成数轮迭代中最佳弱分类器组成强分类器,对被测物的气密性能进行判断。实验结果表明：所提系统在气密性检测中的准确度、精确度与召回率皆优于传统方法与单一分类模型,准确度达到99.8%,能有效克服外部因素对检测结果的影响,提高了差压法气密性检测的准确性与稳定性。     

强制涡超细分级机内腔气-固两相湍流流场数值模拟

建立了FW-Φ150型强制涡卧式涡轮分级机内腔叶片之间气-固两相流的双流体理论模型熏并利用通用的流体力学计算软件进行了数值模拟。结果表明:该涡轮分级机在正常工作状态时,内腔流场遵循强湍流流动规律;粒子群的运动规律是,粒子的粒径越大,越易向叶片外边缘聚集,直至返回分级区;随着转速的增大,流场的涡流现象越来越强,相同粒径的粒子,当转速增大到一定的程度时,出现了反流现象,使已经分离出的细粒又返回到分级区,而影响分级机的分级效率。     

桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。     

基于权值与结构确定法的单极Sigmoid神经网络分类器

构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具有边增边删和二次删除策略的网络结构自确定法,用来确定神经网络最优权值和结构。数值实验结果表明,该算法能够快速有效地确定单极Sigmoid激励函数神经网络分类器的最优网络结构; 分类器的分类性能良好。     

一种基于PSO同步进行特征选择及参数优化的核K近邻分类算法

特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的.近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势.为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法进行特征选择及核K近邻分类器参数的同步优化.实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及核函数参数,并取得较好的分类效果.     

雷达有源干扰识别算法综述

在当代电子战中,电子干扰与抗干扰的较量愈演愈烈.开展针对雷达有源干扰的识别算法已经成为雷达对抗领域研究的热点,具有重大的战略意义.本文针对雷达有源干扰识别算法进行整体分析,总结了目前国内外干扰识别手段的一般流程.首先对常见雷达干扰的种类进行划分,详细介绍目前常见的雷达有源干扰信号的干扰机理和信号模型,然后从特征提取手段...     

用于多标记学习的分类器圈方法

如何利用标记间关系来提高学习性能,是多标记学习领域的一个重要问题.分类器链方法及其变型是解决这类问题的一个有效技术.然而,它的学习过程需要预先给定标记的学习次序,这个信息真实情况难以获得.次序选择不当会导致学习性能提高受限.针对这个问题,提出用于多标记学习的分类器圈方法.该方法随机生成标记的学习次序,通过圈结构依次迭代地更新每个标记的分类器.实验结果表明,该方法在多个数据集上取得了比分类器链方法以及一系列经典多标记学习方法更好的性能.