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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.
多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。 相似文献
3.
针对以电池为能量供给的传感设备必然存在因电池寿命的限制或自身电能的逐渐耗尽而造成的失效问题,提出了一种具有自适应电感共享策略的压电振动能量收集电路,通过将环境中的机械振动能量最大化地转换为电能并供给传感设备使用,可实现传感设备的无电池自获能供电,并大幅延长传感设备的使用寿命。该能量收集电路在原有并联电感的同步开关收集电路结构和buck-boost功率级拓扑的阻抗匹配变换器结构基础上,通过建立“先到先得”的自适应电感共享策略,避免了仲裁器的使用,大幅简化了电路设计,并实现了仅需单一电感的压电振动能量收集系统,提升了系统的集成度。此外,对电感共享造成的竞争给出了详细分析,并在此基础上进一步优化了整体电路,实现了最大功率点追踪算法。采用标准180 nm CMOS工艺,完成了压电能量收集电路的设计工作。仿真结果表明:bias-flip整流器在2 V和3 V开路电压激励下,输出功率分别达到了55.01μW和111.59μW,较传统全桥整流器,分别实现了6.40倍和4.48倍的输出功率提升;引入电感共享策略后,变换器的最大输出功率可达110.04μW,相比于非电感共享策略,电感共享策略下变换器峰值... 相似文献
4.
5.
随着风力机叶片日趋长展化,对其抗弯性能的要求也日益提高。受毛竹竹节规律性分布及其隔板支撑竹竿结构的启发,本文提出在叶片内部添加环形剪切腹板,建立带有环形剪切腹板的叶片受力模型,利用MATLAB软件,以一台750kW风力机为研究对象进行数值仿真,得到翼型截面惯性矩Iy,最大应力σmax和翼型相对厚度减小量ΔD分别随内弦长与外弦长之比?和叶片展长x的变化趋势。结果表明,叶片根部的抗弯性能显著提高;当比值?设为0.4时,环形腹板叶片与实心腹板叶片的抗弯强度几乎相同,且环形腹板的使用可以使叶片总质量更轻。 相似文献
6.
针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性,同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。 相似文献
7.
8.
针对目前装配式建筑信息模型(BIM)应用水平差异大、应用效果不明显的问题,从施工阶段入手,建立装配式建筑施工BIM的成熟度评价模型.首先,结合熵权法和灰色关联聚类综合确定指标权重,引入云模型进行成熟度评价;其次,建立装配式建筑施工BIM应用成熟度评价指标和方法.工程案例表明:模型具有可行性,可为装配式建筑的BIM推广和成熟度评价提供参考. 相似文献
9.
10.
为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。 相似文献