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1.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
2.
使用Mann Kendall检验和STARS法对黄河源区白河和黑河流域1985-2016年水文气象序列进行趋势分析和突变点诊断,利用基于Budyko假设的傅抱璞公式定量评估气候变化(包括降水和潜在蒸散发)和人类活动对流域径流变化的影响程度.结果显示,两个流域气温上升趋势显著,年径流都呈减少趋势,降水和潜在蒸散发都增加,潜在蒸散发变化幅度大于降水.白河流域径流与降水均未发生突变,径流主要受气候变化影响.黑河流域径流发生两次突变,分别为1994和2012年.弹性系数计算结果显示,黑河径流的降水、潜在蒸散发以及下垫面弹性系数分别为3.82,-2.82,-0.74,表明与人类活动相比,黑河径流对气候变化更加敏感,降水比潜在蒸散发发挥的作用更大.归因分析表明,降水、潜在蒸散发和人类活动对两次黑河径流突变的相对贡献分别为-18.34%、30.12%、88.22%以及74.47%、-40.51%、66.04%,人类活动是导致黑河流域径流变化的主要原因. 相似文献
3.
以光合产氢混合菌种为研究对象,采用实验研究和模型拟合的方法进行底物浓度对产氢过程动力学影响的研究.结果表明,底物浓度为5、10 mg/mL的产氢系统,底物消耗利用程度较高,20 mg/mL的系统存在未完全降解利用的物质,底物最大消耗利用量为17.014 6 mg/mL.各产氢系的统产氢速率分别在95、101、107 h达到最大,即底物浓度低,光合细菌对底物的消耗利用程度高,最大产氢速率出现较早. Gompertz模型拟合氢气生成的相关系数均大于99%,且氢气生成和底物消耗主要在混合菌种对数生长期和稳定期前期. 相似文献
4.
5.
研究了运用热脱附/气相色谱法测定室内空气中TVOC的方法。通过改变热解析时间和气相色谱仪程序升温速率来确定最佳测定条件。在该条件下,各目标化合物的线性及精密性良好,检出限均低于方法中要求,实验结果满意。 相似文献
6.
为压缩供应链提前期,增加供应链的响应速度和服务水平,扩展了传统的报童问题模型,以带时间窗的报童问题为研究对象,在市场需求函数符合正态分布条件下,分别建立了供应链收益、制造商收益和零售商收益的数学模型,分析了压缩提前期对供应链及其成员收益的影响.通过对比分析压缩提前期前后供应链收益的变化情况,得出带时间窗报童问题的模型相比于传统的报童模型可以增加供应链收益.给出了供应链成员间收益协调的优化方案,分析了最优订货量和供应链可承受的最大成本增加系数的决策问题.最后,通过数值分析对研究结论进行了验证. 相似文献
7.
目前对于早期注聚效果的评价没有成熟的方法,增油降水的效果基本依靠动态分析方法评价,由于早期注聚与晚期注聚的很大不同,造成动态分析方法在评价早期注聚效果方面存在很大的局限性。本文引入一种早期注聚效果评价的新方法,运用数值模拟技术对渤海L早期注聚效果进行全面的评价,建立高精度历史拟合的数值模型,并建立假想的水驱模型,使之与实际模型对比,结果表明,通过数值模拟法计算的增油量与动态分析法相比更加精确,原因是数值模拟法排除了各种措施带来的干扰,且考虑了油田的递减规律。另外建立了不同含水时机注聚的模型,通过分析认为,目前渤海L油田实行的早期注聚在各方面相较其他含水时机注聚具有很大优势。 相似文献
8.
研究以中国期刊网143篇体育教师教育相关核心期刊文献为研究对象,运用Citespace、Ucinet等可视化软件对该领域的作者、研究机构、研究热点及内容等进行系统分析。研究发现:我国体育教师教育领域的研究文献数量呈现逐年稳步上升的趋势;作者机构分布多为高校体育院系,作者数量多但合作程度不高;研究热点中体育教师专业化、体育教师教育的发展方式问题是重点;体育教师教育领域主要关注的是体育教师教育现状分析、百年来的反思进取、国际比较与借鉴、专业化发展途径。 相似文献
9.
针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。 相似文献
10.