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1.
结合中文分词的贝叶斯文本分类 总被引：1，自引：0，他引：1
文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 相似文献
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鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率. 相似文献
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刘卓 《苏州市职业大学学报》2010,21(2):58-60
对文本的自动分类进行了研究,介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K-最邻近算法．利用K-最邻近算法（KNN）并结合改进的词特征权值计算方法和文本相似度的计算方法完成了文本的自动分类．通过KNN方法分类之后的结果的查准率、查全率得以明显提高． 相似文献
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近年来,人脸识别技术作为生物特征识别技术中的关键技术之一,凭借其独特的发展优势,成为人工智能和模式识别领域的一个研究热点,受到越来越多研究学者和机构的关注.由于其具有直接、友好和方便等特点,因此具有广泛的应用领域和发展前景.本文在人脸识别技术的研究基础上,将该技术应用于门禁系统,并给出了一种设计方案.该系统的工作流程主要包括人脸图像采集和人脸检测、预处理、特征提取和分类识别.为了提高系统的识别效率,我们在系统设计中采用了与传统的门禁系统不同的特征提取算法,即利用2DLDA算法来提取人脸特征.最后利用最近邻分类器进行分类识别.通过在DRL人脸数据库上的实验来验证算法的有效性和系统的可行性. 相似文献
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胡凌霞 《黑龙江生态工程职业学院学报》2021,34(2):25-27,59
以"旅游演艺"为关键词在CNKI搜索2010—2020年相关文献,将与"旅游演艺"主题相关度较高的85篇学术期刊论文与硕博士论文按照Dann的四类研究方法进行分类,发现目前相关研究仍以文本分析为主,但实证研究方法有所增加.今后在旅游研究的理论和实践方面,采用多样化的研究方法,更多地关注旅游演艺产品与地方文化发展共生互融的创新途径,在旅游演艺研究层面应更多地关注产品的创新,加强创新传统文化、完善经营管理模式、提升社会效应等方面的研究. 相似文献
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在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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为快速辨别海底底质类型和海底目标,在分析Kohonen自组织特征映射网络（Self Organizing Feature Map, SOFM）和学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）算法的基础上,提出一种SOFM算法与改进的LVQ算法相结合的混合神经网络分类方法.利用这种分类方法,对预处理后的多波束测深系统获取的反向散射强度数据进行训练分类.通过对在实验区域提取的检测样本的分类结果进行比较分析,表明该方法是可行、有效的,而且在底质类型特征相近的情况下,具有较好的分类效果. 相似文献
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提出并研究了一种新的演化少数者博弈模型.在该模型中.每个经纪人有一个几率p值.在给定m比特下,每个经纪人以几率p选择去最近相同m比特历史下的取胜方,以几率1-p作出相反的决定,同时经纪人可以模仿财富高于自己的最近邻邻居的p值并加以修正,数值模拟结果显示,经纪人的新几率p和他最佳邻 相似文献
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王瑶 《黑龙江生态工程职业学院学报》2016,(5):44-46
邻避冲突作为一个国际性难题,对社会善治提出了严峻的挑战,其传统治理模式存在诸多问题.包容性治理以平等、参与、共享为核心理念,为邻避冲突治理优化提供了新视角.在包容性治理理念的指导下,通过深入研究邻避冲突的发生机理及政府传统治理模式的不足,探讨邻避冲突治理优化路径,以期为邻避困境的有效解决提供新的思路. 相似文献
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为在中文网页分类时降低特征向量的维度、提高分类的精度,采用一种基于关联的特征选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合的方法进行特征选择.在该算法中,特征子集被当作GA中的一个染色体进行二进制编码;利用CFS启发值作为GA的适应度函数对个体进行评价;CFS值越大的个体遗传到下一代的概率越大.结合GA的全局搜索特性,该算法可保证所得特征子集是全局最优的.利用weka平台,对搜狗实验室提供的中文网页数据集进行实验.结果表明,该算法能有效降低特征空间的维度、提高分类精度。 相似文献
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由于时间序列在各领域的广泛应用，时间序列预测已经引起越来越多的关注，但关于多维时间序列的预测关注较少.然而，多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题，提出基于k近邻（k-nearest neighbor，k-NN）和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测，得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合，得到最终的预测结果.实验表明，该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型. 相似文献
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基于灰色模糊综合评估法的大型船舶模拟操纵评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高受训海员对大型船舶的操控能力,以现有船舶操纵模拟器和计算机技术为基础,以IMO及我国海事局考试和评估项目要求为标准,应用基于灰色关联度的模糊综合评价法,建立船舶操纵评价模型.采用两级评价制与多级评价制相结合的办法,设计通过船舶操纵模拟器考试和评估系统对大型船舶模拟操作训练作出成绩评估的系统,实现科学而实用的评分功能,最终提高海员分析问题和解决问题的能力. 相似文献
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刘清 《吉林体育学院学报》2012,(5):62-65
通过运用文献资料、录像观察、专家访谈和数据统计等方法对福建省第14届大学生运动会竞技健美操比赛成套动作进行研究,发现存在运动员对规定套路的完成质量不高、难度价值偏低、难度完成率普遍不高等问题,进而提出抓好基础训练、重视专项训练、规范完成标准的难度动作等建议,促进健美操运动在福建省高校的发展,提高福建省健美操运动的水平。 相似文献
15.
林玉亮 《吉林体育学院学报》2007,23(3):36-37
通过查阅大量的文献资料,回顾中外运动训练学理论体系发展的历程,梳理已有的研究成果及创新的研究成果,并展望运动训练学理论体系发展的趋向. 相似文献
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刘静 《苏州市职业大学学报》2010,21(2):54-57
个性化搜索引擎是一种通过机器主动学习用户兴趣,并根据用户兴趣帮助用户进行信息筛选的新一代智能化搜索引擎,潜在语义索引模型在词与词、文本与文本之间的检索中具有先进性．针对该模型中文档集用户兴趣有效性低的问题引入用户个性词典来改进,给出一个完整的可学习用户兴趣并可动态调整的个性化搜索引擎的设计．实验表明潜在语义索引比向量空间模型具有更好的信息检索性能,同时改进的潜在语义索引算法与传统算法相比在文献检索方面性能有明显提高． 相似文献
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ZHAO Hui 《湖南民族职业学院学报》2007,(3)
衔接和连贯是语篇的基本属性,两者在构成语篇时的关系是非常密切的。衔接可以有助于加强连贯,语篇的表层衔接关系是建立在深层的连贯关系基础上的。 相似文献
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CUBA女子运动员身体素质测试指标研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在文献资料的基础上,以常年坚持训练的8支CUBA女子篮球队(133名运动员)为研究对象,运用特尔斐法(专家调查法)、主成份分析和因子分析法、逻辑分析法对CUBA女子运动员身体素质测试指标进行了定量、定性分析,分析结果表明:7项指标成套测试能够全面反映CUBA女子运动员身体素质的总体特征,可作为身体素质的评价指标使用。可为篮球运动训练过程监控和选拔运动员时提供参考依据。 相似文献
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李广海 《山西师大体育学院学报》2009,24(3):106-109
采用文献资料法、问卷调查法、逻辑分析法等对早期专项化训练理论纳入乒乓球专项训练中的一些实际问题进行了实证调查和理论研究,结果表明：乒乓球早期专项化训练是可行的,符合早出人才、快出人才的规律和要求,为乒乓球后备人才的科学化培养提供了理论和实践依据。 相似文献
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针对在采用massive MIMO（multiple-input multiple-output）系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP（back propagation）神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值。自适应神经网络由基本BP子神经网络和特征降维BP子神经网络组成,可实现对给定训练集和预测集的自适应,基于用户射线追踪数据快速准确地预测用户的信道幅值。仿真结果表明,所提出的自适应神经网络在得到与系统级仿真方法精度接近的信道幅值的同时,可大幅降低获得信道幅值的时间开销;并且与采用传统BP神经网络相比,可以明显降低训练时间、预测误差大的用户数和平均预测误差。 相似文献