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1.
输电铁塔三维模型生成的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
对文献[1]中所提出的铁塔模型生成方法进行了改进。通过对铁塔进行组块分割,重新组织数据结构,并采用逐步细化和封装的方法,对OpenGL三维坐标系下的铁塔节点坐标和杆件数据进行有效的管理。改进后运行程序,显著降低内存占用,易于实现模型修改。该法也适用于生成杆件类三维结构。 相似文献
2.
3.
公信 《军民两用技术与产品》2014,(16):28-28
海洋石油工程股份有限公司旗下的“蓝鲸”号起重船在渤海油田成功将我国最大的海洋石油井口平台组块吊装就位,标志着我国海洋工程海上安装作业能力实现跨越式发展,达到世界先进水平,为我国海洋油气开发利用提供了有力的技术支撑。 相似文献
4.
《计算机应用与软件》2016,(10)
网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签,再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类,从而实现情感倾向性的判别。实验表明,采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此,基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数,并有效提高分类器的分类性能。 相似文献
5.
6.
基于组块分析技术的中文机构名称识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对中文机构名称自动识别提出了简化的一体化N最佳层叠模型,该模型实现了从汉语切分、词性标注、组块分析一直到机构名称的自动识别.N最佳层叠方法既能够在一定程度上抑制前一个阶段的错误在后面的传播,又大大地缩小了搜索空间.在实验过程中依次加入启发信息和机构名称缩写处理,使得实验结果有显著提高.在IEER99测试集上,中文机构名称识别的最终准确率和召回率分别为92.31%和81.01%. 相似文献
7.
8.
基于组块及记忆的模型(BMM)采用与传统方法明显不同的标注思路,以汉语中的整句为处理单元,从组块出发,立足于单个词汇,分析更为丰富的上下文语境知识,并借助知网词典记忆词性集合,同时采用渐增式的机械学习方式获取参数值。对于棘手的稀疏数据问题只简单地设置平伏常数加以平滑,最后利用少量人工规则修正标注结果。实验表明,该模型的封闭式测试准确率将近99%,开放式测试准确率为95%以上。 相似文献
9.
10.
Co-training机器学习方法在中文组块识别中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
采用半指导机器学习方法co2training 实现中文组块识别。首先明确了中文组块的定义,co-training 算法的形式化定义。文中提出了基于一致性的co-training 选取方法将增益的隐马尔可夫模型(Transductive HMM) 和基于转换规则的分类器(fnTBL) 组合成一个分类体系,并与自我训练方法进行了比较,在小规模汉语树库语料和大规模未带标汉语语料上进行中文组块识别,实验结果要比单纯使用小规模的树库语料有所提高,F 值分别达到了85134 %和83141 % ,分别提高了2113 %和7121 %。 相似文献