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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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用控制应力流变仪,考察了30℃、不同剪切速率下,聚丙烯酰胺(HPAM)溶液表观黏度随剪切时间的变化,以反映管流剪切条件对HPAM溶液黏度的影响规律。根据现场条件,通过计算得到不同浓度HPAM驱油剂在输送管线流动对应的剪切速率和剪切时间。结果表明,在剪切速率为3.117.76 s-1、剪切时间为5522min时,高浓度(5000mg/L)HPAM驱油剂黏度随剪切时间的延长略有上升,单位时间黏损率为-0.43%/h-0.91%/h。在输送过程中的管流剪切对高浓度HPAM驱油剂黏度损失没有影响。在剪切速率为36.8492.10 s-1、剪切时间为2.260.90h时,低浓度(1000、2000mg/L)HPAM驱油剂黏度随剪切时间的延长逐渐降低,单位时间黏损率分别为0.08%/h0.86%/h、0.07%/h0.30%/h。在低浓度范围内,随着HPAM驱油剂浓度的降低,剪切历史对HPAM驱油剂黏度及黏损率的影响增大。浓度的提高有利于降低驱油剂的黏损率。 相似文献