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为解决单一的卷积神经网络(CNN)缺乏利用上下文本信息与单一循环神经网络(RNN)对局部信息把握不全面问题,提出一种基于注意力机制的多通道TextCNN-BiGRU分类模型.首先,通过word2vec对初始文本向量化,经实验选取窗口值组成三通道.然后利用CNN的强学习能力提取局部特征,利用双向门控循环单元(BiGRU)提取上下文全局信息,运用注意力层与池化层获取并优化重要的特征.最后采用softmax函数使误差loss极小化.仿真实验结果表明,提出的模型分类性能,准确度达94%,损失函数值稳定在0.22%左右,具有良好的泛化能力,能够有效解决单一模型挖掘信息不全问题,有效提高分类效果. 相似文献
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目的 构建面向民机进近着陆任务的飞行操纵人机交互场景捕获模型,为进近着陆安全分析和民机正向设计提供参考。方法 厘清场景捕获的基本内涵及层次任务,通过民机进近着陆操纵场景任务划分、场景维度设计、场景节点确定以及场景内容描述,建立人机交互场景捕获模型与实施程序。通过民机进近着陆中的下降、着陆等典型子任务场景,对民机进近着陆飞行操纵人机交互场景捕获实例进行验证与应用。结果 成功构建了飞行操纵人机交互场景模型。结论 针对民机进近着陆任务,构建了飞行操纵人机交互场景捕获模型,建立了飞行操纵场景任务及实施步骤,给出了飞行操纵场景节点与场景内容描述,为民机进近着陆系统安全性分析及基于正向的民机设计制造提供了理论依据。 相似文献
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