一种加权词向量的混合网络文本情感分析方法

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGR...     

一种通用六阶紧致差分格式在耦合Schr?dinger-KdV方程中的应用

构造了一种六阶紧致差分格式的通用矩阵形式,并将其应用于耦合Schr?dinger-KdV方程的数值求解,证明了物理不变量在该格式下的守恒性.数值实验表明所用方法具有较好的不变量守恒性,并较其他数值计算方法具有更高的收敛阶.     

工业循环冷却水系统关阀水锤瞬态分析

文章针对工业循环冷却水系统中的关阀水锤问题,利用一维流体分析软件Flowmaster,结合工程实例,建立循环冷却水系统模型,进行瞬态分析,得出系统在不同关阀方案下的水力仿真结果,通过对结果的分析比较,得到较为合理的关阀方案,为系统的安全运行提供了依据。     

基于门控循环单元的全断面掘进机稳定段掘进性能预测

全断面隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)一个正常掘进循环分为空推段、上升段和稳定段3个阶段,其中稳定掘进段为主要施工阶段,稳定段掘进性能的好坏是TBM掘进的关键。为实现TBM安全高效掘进,建立一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的预测模型,预测TBM稳定段掘进性能。模型以新疆某供水工程Ⅱ标段TBM施工数据为依托,5种掘进循环上升段主要参数的时间序列数据作为主要输入,围岩等级作为辅助输入来考虑岩体对掘进性能的影响,输出为稳定段的总推进力和刀盘扭矩,为稳定段TBM性能预判提供参考。为显示预测效果,对比传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)预测模型,并分析不同长度时间序列输入对模型预测精度的影响。结果表明：GRU模型预测拟合优度均在0.9以上,平均绝对百分比误差均小于12.25%,同时能够适用不同长度时序输入。由此可见,所建模型具有较高预测精度,泛化能力较好,能够辅助预判掘进机稳定段性能。     

数控加工复合循环功能与子程序编程的特点及其应用

零件的数控加工,为了简化数控加工程序,既可以利用复合循环功能编程,又可以应用子程序技术编程.通过对复合循环功能编程与子程序编程的比较得知,应用子程序编程利大于弊,有利于保证零件的加工质量,提高加工效率,降低生产成本.     

融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究

在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性。针对上述问题,提出了一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型。该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响。最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点。实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型。     

一个通用的全库可换屏记录编辑程序

在数据库记录的编辑中,如果能够通过控制键,自由地在全库选择编辑记录,自由地选择编辑字段,将极大地方便用户操作,提高工作效率．本程序通过循环控制结构。每次激活一个GET变量,简洁而高效地实现了这一要求．     

醋酸调质钙基吸收剂的循环碳酸化特性

提出了采用醋酸溶液调质石灰石和白云石的方法来提高它们在循环煅烧-碳酸化过反应过程中吸收CO2的能力.在不同反应条件下分别研究了石灰石和白云石的醋酸化产物醋酸钙和醋酸钙镁在循环煅烧-碳酸化过程中的碳酸化转化率.结果表明:碳酸化温度在600～700℃时,醋酸钙和醋酸钙镁的转化率分别明显高于石灰石和白云石,经过15次循环和20次循环后其碳酸化转化率分别可达0.54和0.6.当煅烧温度从920℃增加到1 050℃时,醋酸钙和醋酸钙镁转化率和抗烧结性能明显优于石灰石和白云石.随着碳酸化气氛中CO2浓度的增加,醋酸钙和醋酸钙镁转化率的增量小于石灰石和白云石.存在最佳的粒径范围使醋酸钙和醋酸钙镁的碳酸化能力最大.虽然醋酸钙镁的碳酸化转化率高于醋酸钙,但单位质量煅烧后的醋酸钙的CO2吸收量大于醋酸钙镁.     

种属式复合词论略

汉语的复合词除联合式、述宾式、主谓式、偏正式、述补式外,还有种属式.种属式可分为稳定型和非稳定型两类.这类复合词不全是加类名语素的结果,前语素成为原词的简称也是种属式的一个重要来源.非稳定型种属式与对应的前语素可形成等义词.这类等义词为多种情况下的必要语码选择提供了条件.类名语素有帮助理解词义.区分同形同音成分、使种属式复合词单义化的作用.     

国际上LUCC研究的现状、问题和未来展望

土地利用，覆盖变化(LUCC)是全球变化的主要原因之一，当前LUCC研究已成为全球变化研究的前沿和热点问题。近年来国际上LUCC研究出现了许多新的趋势。本文主要介绍了当前国际上LUCC研究的现状、存在的问题和未来发展趋势，以为我国开展这方面的研究提供参考。