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采用向量空间模型(V SM)描述文本,利用隐性语义索引(LSI)技术进行特征重构与降维,构造了BP神经网络文本分类器。将贝叶斯分类技术与前者结合构造了一种混合文本分类器。实验结果表明混合分类器分类准确度和分类速度得到提高。 相似文献
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研究初始位置、转移时间都不固定的双冲量Lambert变轨问题,提出一种能量最省的由地球低轨道进入同步静止轨道的快速定点入轨方法。该方法以两次变轨能量消耗和变轨时间为优化目标,以低轨道等待时间和转移轨道运行时间为约束条件,利用遗传算法寻优得到一条能量消耗少、定点入轨的双冲量快速转移轨道。仿真结果表明,本文方法与传统的Hohmann转移方法能量消耗接近,但轨道转移时间和冲量次数都减小,仿真结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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改进BP神经网络在冲压发动机性能预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种应用改进BP人工神经网络进行冲压发动机性能预测的新方法.编制了仿真程序,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较.仿真结果表明,模型预测的冲压发动机性能误差低于3%,较好地解决了工程实际问题. 相似文献
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