【摘 要】
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为提高中文文本分类的效率和准确率,针对汉字象形字的特点和数据量剧增的大数据背景,建立基于深度学习的中文文本分类算法.首先根据汉字子字符(字形、偏旁、笔画等)象形字即形状自带含义的特点,建立基于子字符和上下文特征的双通道CBOW模型实现中文文本向量化;其次基于大数据的背景,针对传统的kNN算法分类速度慢的缺点,提出一种基于LSC聚类和多目标数据筛选的快速kNN分类算法;最后运用快速kNN算法对文本数据转化的特征词向量数据进行分类.实验结果表明,改进后的中文文本分类算法增加了算法的使用范围,能够更精确地处理中
【机 构】
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西安科技大学,陕西 西安 710600
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为提高中文文本分类的效率和准确率,针对汉字象形字的特点和数据量剧增的大数据背景,建立基于深度学习的中文文本分类算法.首先根据汉字子字符(字形、偏旁、笔画等)象形字即形状自带含义的特点,建立基于子字符和上下文特征的双通道CBOW模型实现中文文本向量化;其次基于大数据的背景,针对传统的kNN算法分类速度慢的缺点,提出一种基于LSC聚类和多目标数据筛选的快速kNN分类算法;最后运用快速kNN算法对文本数据转化的特征词向量数据进行分类.实验结果表明,改进后的中文文本分类算法增加了算法的使用范围,能够更精确地处理中文文本数据,更快地处理大数据问题,在分类速率和效果上都有一定程度的提升.
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双端固支梁平板电容结构广泛应用于微机械电容式传感器中,传感器的量程与平板电容的吸合有关,因此精确快速地求解电容极板下拉电压非常重要.文中针对微梁结构在静电驱动下存在的结构-静电耦合场问题,比较了典型耦合场分析方法的优缺点,根据双端固支梁平板电容动力学原理,推导了临界下拉电压的近似解析解;并利用基于边界元和有限元的计算机仿真方法验证了解析结果的有效性.鉴于有限元方法的复杂性和效率低下问题,提出一种基于MAST语言的集总参数模型的仿真分析方法.结果表明,文中所提方法与有限元和边界元方法的分析结果接近,但显著减
当前的目标跟踪算法主流是基于检测的跟踪(DBT),所以检测的质量对跟踪的性能影响很大,同时在跟踪过程中易受环境干扰、光照变化、目标尺度和类别的影响,针对以上目标跟踪存在的问题,提出一种联合深度学习神经网络YOLOv4检测算法和Kalman滤波的目标跟踪算法.首先利用目标检测器对目标进行分类和边界框提取,跟踪器用于在跟踪轨迹中收集候选数据;其次,提出一种对象选择器,用来选择检测和跟踪轨迹中的最优候选框;最后,将最优候选框和跟踪轨迹利用ReID进行数据关联判断是否对跟踪轨迹进行更新.实验结果表明,联合检测的目
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