特征融合的多标签文本分类研究

作为多标签文本分类的一个重要步骤,目前特征提取方法已取得重大进展,但基于深度学习的特征提取方法存在获取特征单一、不全面等问题,因此,本文提出新的特征融合提取模型,即使用BiGRU提取文本的全局特征,Capsule network提取文本的局部特征和位置信息,同时使用TF-IDF提取文本的统计特征。实验证明该模型在公共数据集RCV1-V2和AAPD上的性能都得到改进。     

Java程序设计课程混合式教学研究

Java程序设计是一门技术性和实践性都很强的专业必修课程.本文首先分析传统Java程序设计课程教学中出现的问题,接着描述了开展任务驱动和翻转课堂的意义,最后阐述广东理工学院开展任务驱动和翻转课堂具体措施,主要包括塑造自主学习文化、加强课前学习引导、综合使用教学手段、总结评价与拓展学习空间等.这些措施在较大程度上激发了学...     

大数据下Excel数据分析与管理课程教学改革研究

文章简要描述了当前Excel数据分析与管理课程教学存在的问题,提出了优化教学内容、使用多种教学方法、加强双师型教师队伍建设等一系列改革措施,旨在提高学生的数据处理和分析能力.     

基于群体共识算法的深度学习推荐系统评价

针对群决策过程中专家群体共识水平不高的问题,构建一种基于调整成本最小化的群决策算法。该算法在三个层面定义一致性-共识性测度,用于衡量模糊判断矩阵的一致性和共识性水平;建立基于最小调整成本的共识调整反馈机制来识别需要调整的决策者和偏好值;建立以共识调整总成本最小为目标函数的最优化模型计算每个决策者的最优调整参数和共识阈值上界;设计基于调整成本最小化的群决策算法,并验证其收敛性。通过深度学习推荐系统的优选实验表明,构建的群决策算法在成本和效率方面更有效。