排序方式: 共有46条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于随机森林的文本分类模型研究 总被引:1,自引:1,他引:1
随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成,并且由一随机向量决定决策树的构造. 当森林中决策树的数目增大,随机森林的泛化误差将趋向一个上界.将随机森林模型应用于文本分类,在Reuter21578数据集上的实验表明,分类效果比较好,性能比较稳定,将其同C4.5, KNN, SM0, SVM 4种典型的文本分类器进行了比较,结果显示它的分类性能胜于C4.5,同KNN, SMO和SVM方法相当. 相似文献
2.
采用HgCl2为掩蔽剂,建立了以Nessler试剂为显色剂、用可见光分光光度计测定含氰废水中微量氨的方法。在工作波长λmax=370nm处测定,线性范围为0.2~2mg/L,线性相关系数为0.9968,检测线为0.084mg/L,摩尔吸光系数为6074.3L/(mol·cm).此法操作简单,快速灵敏,具有良好的重现性和回收率。 相似文献
3.
通孔率测试表明定向凝固多孔铜通孔率随其沿孔长方向长度的减小而线性增大。该文采取分段的方法以提高多孔铜的通孔率。分段后定向凝固多孔铜热沉的传热性能显著提高,4段式热沉在进出口压差为12kPa时,其换热系数可以达到6W/(cm2·K),比未分段前提高了50%~70%。实验结果表明:通过分段使得多孔铜的通孔比例达到80%以上时即是比较合适的分段情况。当给定定向凝固多孔铜的初始结构参数时,可以根据多孔铜通孔率与其沿孔长方向长度之间的线性关系得到合适的分段数。 相似文献
4.
通过数值仿真与冲压实验研究了差厚板方盒形件的起皱缺陷,分析了差厚板方盒形件起皱缺陷的发生机理,讨论了压边力对差厚板起皱缺陷的影响.研究表明:差厚板方盒形件最容易发生起皱的部位是薄板侧的法兰直边区以及过渡区法兰部位,当厚板侧压边力过小时,厚侧法兰直边部分也有可能产生褶皱;在保证零件不产生破裂和较大的厚度过渡区位移的前提下,采用较大的压边力对于提高差厚板的抗皱性是非常有利的;而恒定的压边力类型对于抑制差厚板起皱是最为理想的. 相似文献
5.
张华伟 《安庆师范学院学报(自然科学版)》2013,(2)
在连续测量数据的情况下,针对模型的复共线性,本文给出了混合系数线性模型参数的一类有偏估计,称之为s-K-B估计。在一定条件下证明了这类估计分别优于岭估计,Stein估计,s-K估计以及最小二乘估计。 相似文献
6.
对褐煤半焦基吸附材料的表面物理化学性质、改性技术及机理进行了探讨,介绍了半焦作为吸附材料在烟气脱硫、脱硝等领域的应用现状,重点总结了烟气中气态Hg0污染物在半焦表面的吸附特性及机理。通过分析比较,指出了以廉价褐煤为原料制备高性能吸附材料的主要途径,并展望了半焦吸附剂在烟气净化领域的发展趋势。 相似文献
7.
采用电化学氢渗透方法研究氢原子在 Fe-13Cr-6Al-2Mo 和 Fe-13Cr-6Al-2Mo-0.5Nb 合金中的扩散行为, 分析了 0.5%Nb(质量分数, 下同)对氢原子在 Fe-13Cr-6Al-2Mo 合金中扩散行为的作用. 研究结果表明: 当在 Fe-13Cr-6Al-2Mo 合金中添加 0.5%Nb 后, 合金的晶粒得到细化, 同时合金中析出大量弥散分布的细小 Fe$_{2}$Nb 相. 0.5%Nb 的添加大幅度降低了氢原子在 Fe-13Cr-6Al-2Mo 合金中的表观扩散系数, 使氢原子在合金中的扩散激活能提高了 50.3%. Nb 原子通过提高合金中的氢陷阱浓度, 有效降低了氢原子在 FeCrAlMo 基合金中的扩散速率. 相似文献
8.
在低压电力线通信(power line communication,PLC)中,由于脉冲噪声的干扰和阻抗不匹配引起的多径信道的影响,传统的在加性高斯白噪声环境下的信道估计算法运用到电力线通信时,往往效果很差,甚至得到的结果毫无意义。针对电力线通信中的脉冲噪声,采用了Middleton Class A脉冲噪声模型。通过基于高阶矩的方法对脉冲噪声的参数进行估计。根据估计得到的脉冲噪声参数,提出了新颖的、在脉冲噪声环境中鲁棒的信道估计算法。通过仿真,验证了提出的算法是可靠的,并且具有一定的灵活性。 相似文献
9.
张华伟 《中国新技术新产品精选》2012,(12):148-148
固井技术就是设法使水泥浆充满套管与井眼之间的环空。水泥硬化后,在井眼内形成承受一定液压的封隔能力,以防止环空内地层液体互窜。因为固井施工只有一次成功的机会,所以对固井应精心设计和施工。 相似文献
10.
通过数值模拟与神经网络技术对拼焊板盒形件拉深成形过程中的压边力预测问题进行研究.运用数值模拟分析压边力加载形式对拼焊板盒形件成形性能的影响,找到一种较优的变压边力加载方式.建立适用于拼焊板盒形件拉深成形压边力预测的BP神经网络模型.采用遗传算法对神经网络模型进行优化,在基因选择过程中加入精英保留策略,最终通过基于遗传算法优化的神经网络模型获取了理想的压边力曲线,用以预测随拉深行程变化的压边力数值,为实现智能化冲压奠定了技术基础. 相似文献