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1.
通过提出一种多路融合卷积神经网络(multi-mixed convolutional neural network,MMCNN)对网购商品评论数据进行文本情感分类。采用skip-gram模型进行词向量的训练,并用训练好的向量表示评论数据。针对评论数据长短不一的情况,提出了循环词向量填充和随机词向量填充算法,有助于提升模型分类的准确率。针对传统卷积神经网络特征提取方式单一的问题,将多路卷积特征和池化特征在全连接层进行了特征融合,以此提升网络的文本分类效果。选择京东网站上45 000条婴儿奶粉的评论数据进行试验,并与支持向量机、最大熵模型、朴素贝叶斯等传统机器学习方法以及经典卷积神经网络方法进行对比。试验结果表明,提出的多路融合卷积神经网络具有较高的分类正确率。  相似文献   
2.
用V2O5和草酸作为初始原料,在水热条件下合成了VO2(A)纳米杆.通过改变初始的V2O5与草酸摩尔比以及反应时间制备纯相VO2 (A).样品的元素组成、微结构及光学性能分别被X射线光电子能谱(XPS)、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、差示扫描量热法(DSC)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR)表征.实验结果表明合成VO2 (A)的最佳条件为:反应温度230℃、保温24 h以及V2O5对草酸摩尔比为1∶1.5.结合XRD数据与SEM图像,提出一个转变、自组装和重结晶过程解释了VO2 (A)纳米棒的形成过程.  相似文献   
3.
目的:以5·12地震灾区大、中学生为被试对象,对具普遍意义的灾后心理问题人口学易感因素进行探讨.方法:以SCL-90为主要研究工具,利用SPSS19.0对14081例有效样本进行分析.结果:①性别、是否独生以及生源地三大因素对青少年学生的灾后心理适应均有显著影响;②影响力排序依次为:性别、是否独生、生源地.结论:灾区青少年学生心理健康水平的人口学易感因素依次为:女性、非独生子女和农村生源地.  相似文献   
4.
赵慧  刘娣  卞万荣 《科技资讯》2012,(27):146-146
本系统以Atmega32为核心,通过GPS获取当地的经纬度,DS1302获取实时时钟,计算出实时的太阳高度角及方位角,并以此来控制两个方向的步进电机,实现主动式追日的目的。此外,在阴天时能停止对太阳收集装置的角度校正,减少了能量的损耗。  相似文献   
5.
赵慧 《甘肃科技》2010,26(16):1-3
资源型城市的转型不仅是经济转型、城市功能转型,也包括政府职能转型。通过透视和总结"白银模式"的基本经验,认为合理定位并转变政府的经济与社会职能,切实把政府的经济发展职能转向主要为市场主体服务和创造良好发展环境上来,对于推进西部资源型城市经济转型具有关键意义。  相似文献   
6.
在分子生物学实验教学改革中,开展设计性实验。在实验项目的设置、实验方案的设计和实施以及实验总结等方面进行探索和实践,取得较好的教学效果,提高了学生的创新能力和综合素质。  相似文献   
7.
针对空时分组码在频率选择性衰落信道中误码率性能损失严重的问题,提出了一种时间反转坐标交织正交码设计方案(TR-CIOD).先将空时码的部分传输数据进行时间反转,按照特定数据格式改变符号时序进行传输,然后利用正交空时分组码等效信道矩阵的正交性和循环矩阵的乘法特性,在接收端进行空时匹配滤波.TR-CIOD方案能够降低符号间干扰对数据传输的影响,在保证获得空时码多天线分集增益的同时,还能有效合并信道多径,获得多径分集增益.仿真结果表明,在2径信道、误码率为10-5时,TR-CIOD方案比平坦信道中的坐标交织正交码设计方案的信噪比增益提高了5.5 dB.  相似文献   
8.
基于CFD的循环流化床旋风分离器模拟   总被引:3,自引:0,他引:3  
为提高循环流化床旋风分离器的分离效率,本文采用计算流体力学CFD软件,模拟部分结构参数和操作参数的变化对循环流化床旋风分离器分离效率的影响,并与试验结果相比较,结果表明,模拟结果为旋风分离器的结构参数和操作参数的优化提供了理论依据.  相似文献   
9.
为了研究不完全市场条件下的连续时间动态投资组合选择问题,首先应用降维方法将不完全市场转化为完全市场,然后在转化后的完全市场条件下应用鞅方法得出二次效用函数意义下的最优投资策略.进而应用转化后的完全市场和原不完全市场下各参数的关系得到二次效用意义下不完全市场环境里最优投资策略的解析表达式,并分析风险厌恶因子对最优投资策略的影响.最后为了说明不完全市场和完全市场条件下投资者最优投资策略的变化,给出算例进行分析.  相似文献   
10.
为提高小时风速的预测精度,提出了基于小波分解和AR模型的混合模型(WD-AR).模型应用小波分解技术将风速序列进行多层分解,再利用AR模型分别对各分解层的风速序列进行预测,最后将预测结果叠加得到预测值.采用河西地区风速观测数据对模型进行分析验证,结果表明:WD-AR模型预测精度指标R,RMSE和MAP E值分别是0.89,0.36和27%,与AR模型相比有了较大的改善,提高了小时风速的预测精度,说明WD-AR模型具有更好的预测能力.  相似文献   
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