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1.
2.
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
4.
考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果. 相似文献
5.
定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。 相似文献
6.
传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差. 相似文献
7.
8.
为确定合理的惰性建筑垃圾填埋费,根据"污染者付费"原则,运用条件价值评估(CVM)方法,以西宁市为例,进行实地调研和问卷调查,分析影响承包商支付意愿的因素,并测算其支付意愿的大小。结果表明:64.0%的受访者愿意支付建筑垃圾入场填埋费,企业性质和资质及受访者的学历和岗位等因素对承包商填埋支付意愿的影响较为显著;西宁市现行的填埋费低于所测算的承包商支付意愿,说明现行填埋费政策在激励污染者改善建筑垃圾管理方面仍有提升的空间。 相似文献
9.
工程弹性系统(engineered resilient system,ERS)是美国国防部(department of defense,DOD)应对越来越不确定的任务和环境而提出的未来国防系统发展战略,对复杂系统的工程实践与系统弹性理论都带来新的挑战。首先,对ERS提出的背景和相关概念进行介绍,重点对美国国防领域对ERS的一些观点进行分析,包括ERS的关键属性、弹性工程与现役系统关系、ERS设计中考虑的因素和ERS与系统工程的关系等,并对美国DOD优先立项的ERS项目研究进展进行了的研究。其次,对弹性相关的学术研究进行了述评,包括不同领域中弹性的概念、系统弹性不同的评价方法以及系统弹性设计方法,以便于对ERS的发展有一个较为全面的了解和借鉴。最后,在ERS发展研究基础上,从理论和应用角度对ERS和系统弹性理论面临的挑战进行了讨论。 相似文献
10.
舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。 相似文献