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HMM在自然语言处理领域中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:1
隐马尔可夫模型(HMM)是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。 相似文献
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电力系统运行中发电机的并网操作是一项基本的操作,它在操作准确、并网迅速的前提下,要求有极高的可靠性与稳定性来保证安全.论述了在双处理器(一个工作,另一个处于热备用的运行模式)的基础上实现的自动准同期装置,采用硬件冗余技术保证高可靠性;应用线性插值算法预测来自动捕捉合闸时机,能实现高精度、快速、可靠、平稳的并网操作.装置主要用于要求可靠性高且并网速度快、同期精度高的场合,如较大(100 MW以上)发电机的同期合闸操作,具有较好的应用前景. 相似文献
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提出一套完整的水电机组振动故障模式识别方法。首先,基于广义S变换提出一种能反映频谱特性的频带能量谱特征向量提取方法,并对其进行归一化处理后作为诊断模型的输入变量;然后,在分析量子粒子群算法(QPSO)和支持向量机算法(SVM)的基础上,利用QPSO算法对SVM算法中的核函数参数g和惩罚系数C进行寻优以提高SVM算法模型的诊断精度,提出一种基于QPSO-SVM算法的故障分类方法;最后,通过对比仿真和实例应用表明,该方法具有学习能力强、诊断精度高、鲁棒性好等优点,是一种有效的方法。 相似文献
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调整网络舆情生态建设重点,遵循学生成长规律,使思想政治教育与学生发展过程同向同行已成为高校需要思考的新课题。立足“大思政”格局,结合“三全育人”教育理念,探索高校网络舆情生态建设优化路径,从“全员、全过程、全方位”三个角度为高校网络舆情生态建设提供参考思路。 相似文献
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从节约能源的角度,结合本车间各设备的实际情况,提出改造利用升膜蒸发器二次汽的工艺、效益及操作的可行性。 相似文献
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