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目前对以朴素贝叶斯算法为代表的文本分类算法,普遍存在特征权重一致,考虑指标单一等问题。为了解决这个问题,提出了一种基于TF-IDF的朴素贝叶斯改进算法TF-IDF-DL朴素贝叶斯算法。该算法以TF-IDF为基础,引入去中心化词频因子和特征词位置因子以加强特征权重的准确性。为了验证该算法的效果,采用了搜狗实验室的搜狗新闻数据集进行实验,实验结果表明,在朴素贝叶斯分类算法中引入TF-IDF-DL算法,能够使该算法在进行文本分类中的准确率、召回率和F 1值都有较好的表现,相比国内同类研究TF-IDF-dist贝叶斯方案,分类准确率提高8.6%,召回率提高11.7%,F 1值提高7.4%。因此该算法能较好地提高分类性能,并且对不易区分的类别也能在一定程度上达到良好的分类效果。 相似文献
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大用户负荷预测管理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高地区短期负荷预测水平,掌握地区典型大用户的负荷特点,有必要建立一套系统、全面的地区大用户负荷分析预测管理系统。系统采用成熟的Java2Enterprise Edition(J2EE)多层体系Browser/Server(B/S)结构,以负荷特性分析为基础,精细化的预测流程为核心,考虑与大用户相关的气象要素、生产计划、日类型等因素,形成了大用户"分析、预测、管理"一体化机制。系统给负荷预测部门提供了详细的大用户特性报告。将大用户负荷预测结果融入到地区负荷预测中,提高了地区预测精度。 相似文献
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本文以清华大学为案例。分析了研究型大学中的基层学术组织——研究中心的主要特征:从设立历程来看,研究中心迅猛发展的背后是学校战略规划的引导;从研究类型来看,应用型研究中心占主导的同时基础研究与应用研究有机结合;从组织类型来看,跨学科、跨组织的研究中心协同发展成为主流。由此得出对研究型大学发展研究中心的三点启示:一要做好学校的顶层设计,二要实施跨学科交叉融合战略,三要在知识生产模式之间自由转换。 相似文献