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1.
首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.  相似文献   
2.
很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集,采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性,已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型,使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题,并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较,结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%,可见TFM模型有一定可行性.  相似文献   
3.
针对无线Mesh网在资源分配公平性方面存在的不足,提出了一种基于损耗因子动态优化权重的博弈算法,算法将博弈论融合在无线Mesh网的信道分配问题中,把节点间的竞争看作博弈参与者,采取博弈策略来竞争信道资源.针对信道分配过程中存在的损耗,引入损耗因子来动态更新博弈权重,使博弈能够按需索取,达到信道公平分配的目的.实验结果表明,改进算法使得网络吞吐量有所提升,并且保证了信道分配的相对公平.  相似文献   
4.
针对语音/音乐分类过程中由于特征参数提取过多造成的维数灾难及分类准确率有待提高等问题,提出了一种基于过零率及频谱的语音/音乐分类算法.该算法在对语音及音乐2类信号进行端点检测及分段预处理后,结合每一音频段的过零率和频谱幅值特性进行分类识别处理,最后通过计算被判别为语音或音乐的概率实现分类.实验结果表明,此算法在音频分类中较同样最多只提2个音频特征且未用分类器算法的准确率平均提高约7.9%,较提取多个音频特征且采用分类器算法的准确率平均提高约5.7%.证明了该算法不仅计算量小,且分类准确率也有所提高.  相似文献   
5.
首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.  相似文献   
6.
针对短时语音时长过短以及训练语音和测试语音时长不等,导致语种识别性能大幅度下降的问题,提出了一种可变时长的短时广播语音多语种识别模型(Variable Duration-Language Identification, VD-LID).首先,对不同时长的语音进行时长规整;然后,对规整后的短时语音进行特征提取,提取其对数功率谱包络图作为语种特征;最后,将语种特征输入到残差神经网络中进行分类.实验结果表明,相比于传统特征输入,对数功率谱包络图特征将短时语音的语种识别准确率提高到了82.4%;相比于没有引入时长规整层的语种识别模型,VD-LID在测试语音时长为5 s和10 s的实验中,语种识别准确率分别提升了27.9%和37.7%.  相似文献   
7.
在基于深度学习的文本情感分类研究领域中,目前传统的模型主要是序列结构,即采用单一的预训练词向量来表示文本从而作为神经网络的输入,然而使用某一种预训练的词向量会存在未登录词和词语语义学习不充分的问题。针对此问题,提出基于并行双向门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络与自注意力机制的文本情感分类模型,利用两种词向量对文本进行表示并作为并行双向GRU网络的输入,通过上下两个通道分别对文本进行上下文信息的捕捉,得到表征向量,再依靠自注意力机制学习词语权重并加权,最后对两个通道的输出向量进行向量融合,作为输入进入全连接层判别情感倾向。将本文模型与多个传统模型在两个公共数据集上进行实验验证,结果表明本文模型在查准率、查全率、F1值和准确率等性能指标上相比于双向门控循环单元网络模型、双向长短时记忆网络模型和双向门控循环单元网络与自注意力机制的单通道网络模型均有所提升。  相似文献   
8.
为充分利用汉字结构、轮廓、笔画、书写顺序等特征识别相似汉字,提出基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法,用以解决形近字检索中准确度不高的问题。算法采用图像处理方法及五笔编码规则将汉字转化为特征向量形式和笔顺编码字符串,引入二值化差值算法和改进后的Jaro-Winkler Distance算法分别对其进行相似度计算,2个相似度分别从不同方面反映汉字的相似程度,吸取2种方法的优势对其进行融合,得到最终字形相似度。实验结果表明,该算法在字形检索中较3元组递归算法准确率提高27.8%,较模板匹配算法、结构方法、神经网络算法执行效率平均提高约66.7%,该算法不仅可以有效解决形近字检索中的准确性问题,同时效率也得以优化。  相似文献   
9.
通过对CURE(Clustering Using Representatives)的研究,在此基础上,针对网络话题文本内容广泛、孤立点较多的特点,增加对孤立点的预处理过程,提出一种适用于网络话题文本聚类的层次聚类算法。该算法能降低算法对孤立点的敏感度,同时提高聚类效率,通过实验证明改进后的算法更适合运用在网络话题文本的快速聚类中。  相似文献   
10.
 在七元空间声传感器阵列被动声定位的数学模型下,针对一阶离散小波时间延迟估计算法在低信噪比的环境下,存在着时间延迟估计精度较差,导致对目标声源定位精度较差的问题,提出一种基于提升小波时间延迟估计算法.通过仿真和计算证明改进后的算法在低信噪比的环境下估计出较高精度的时间延迟量,计算简便,运行效率较高,提升了七元空间声阵定位的精度,达到了简化算法的目的.  相似文献   
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