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41.
社交媒体话题检测一直是个热点问题,由于社交数据杂乱异构,且具有时效性,语义模糊性等特点,话题检测也是个难点问题.研究利用复杂网络对社交文本数据进行建模,并结合一种基于极大团凝聚层次聚类的重叠社团发现方法实现了社交话题的检测.文本数据建模中,通过自定义突发系数量化话题词,即把话题词看作具有时域分布偏好的关键词,并通过自定义相关系数连接话题词,构建话题网络.为使自定义系数更适用于动态数据环境,实验结合真实数据进行了适应性测试优化系数.文章把采用EAGLE重叠社团发现方法在公开数据集上评测,根据Q函数值显示结果明显优于当前一些重叠社团发现策略,研究对采样的60万条青少年社交数据进行了话题分析并可视化了分析结果. 相似文献
42.
针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法.用滑动窗口作为概念漂移检测器,当检测到概念漂移时,则建立新的分类器并加入到集成分类器中.本文提出的算法在人工合成和真实数据集上与经典算法进行了广泛的对比实验.结果表明:提出的算法在分类准确率上具有明显优势,消耗更少的内存,更适合多种类型概念漂移的环境. 相似文献
43.
该文对姿态计算四元数方法进行了研究.通过对计算姿态矩阵的U-S分解,清楚地表达了不同算法的标度误差、歪斜误差和漂移误差;同时也对整流误差、算法优化以及陀螺输出速率信号的提取阶次与计算误差间的关系等问题作了探讨 相似文献
44.
神经网络时间序列预测及其工程应用 总被引:3,自引:0,他引:3
基于时间序列分析的方法,针对船用捷联陀螺的具体特性,提出了一种神经网络对间序列预测及建模方法,并对某捷联航姿系统中所用陀螺漂移数据进行了神经网络建模尝试。 相似文献
45.
研究了半导体中拟中性漂移扩散模型的适定性,证明了其局部解和整体解的存在唯一性,并给出了几个稳态奇性解的例子. 相似文献
46.
针对铷频标日频率漂移率的指标测试要求,采用时差法设计了铷频标日频率漂移率测量装置。该装置选用M68HC08做为控制电路CPU,设计了分频、脉冲整形电路,可将参考频率源和被测铷频标的5 MHz或10 MHz正弦信号分频整形为标准1PPS信号。装置通过RS232接口将测量的时差数据送至控制计算机并通过软件计算测量结果。实验结果表明,该装置自动化程度高、工作稳定、测量精度高,实现了对8台以内铷频标同时进行日频率漂移率测量,可满足计量测试部门对多台铷频标同时进行自动测试的需求。 相似文献
47.
南海地区的海底地貌复杂,起伏落差大,水道复杂、高角度构造发育,造成长期以来在该地区所获得的地震资料品质普遍偏低,不能满足后期地震解释及地质综合研究的需要。采集的原始地震资料主要存在以下问题:①拖缆漂移严重,羽角大; ②涌浪噪声干扰强;③多次波发育严重,给处理带来很大的困难。常规的二维地震处理方法不能很好的解决中、深部成像问题,本文重点针对拖缆漂移问题,采用伪三维处理思路:首先,对原始数据进行三维网格化;其次,对网格化后的数据进行规则化处理;第三步,选取偏移距分布均匀的线段重新合并回一条二维测线,最终CDP道集内偏移距分步趋向均匀,这样可以减少共中心点横向发散的影响。在此基础上,进一步压制涌浪噪声和多次波,最终的处理成果表明此方法的有效性,与常规处理结果相比成像品质明显提高,解决了中、深部成像模糊问题。 相似文献
48.
基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器 总被引:1,自引:0,他引:1
压阻式压力传感器由于受环境温度影响会产生较大的温度漂移,测量精度明显降低,不利于其他依赖于压力数据的测控环节的工作。简要分析了当前常用的压力传感器温度补偿方法,然后采用RBF神经网络模型和支持向量机模型对压力传感器因温度变化所产生的非线性进行补偿。结果显示:传感器的温度漂移分别降低到0.6%F.S和0.5%F.S.,大大提高了压力传感器的性能和测量精度。最后,通过补偿结果的对比分析,讨论了两种算法的优劣性。 相似文献
49.
在离子温度为非均匀的等离子体中漂移波激发测地声模连续谱的过程中,对测地声模固有频率的径向分布函数的不均匀部分取双曲正切函数的情况,研究了漂移波边带模和测地声模连续谱的径向结构以及测地声模增长率.数值结果表明漂移波边带模的径向结构分布图都与简谐振荡都很接近,测地声模连续谱的能量都主要集中在参量激发的共振点附近,而测地声模增长率和泵波振幅的平方成正比. 相似文献
50.
追踪事件微博报道:一种流的动态话题模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决微博中存在的话题漂移和大量噪声问题,提出了基于动态话题模型和微博信息熵相结合的流的动态话题模型。首先利用动态话题模型在整个追踪过程,从正反两个方面增强对追踪话题的描述,进一步克服了话题漂移问题。但由于微博中存在大量中间类微博,所以定义并使用微博信息熵来衡量一条微博对于话题报道的重要性,并将其扩展到动态话题模型中,用于区分新闻类和中间类微博。在超过17万用户的1 200万条微博上进行了话题追踪,实验结果表明,本文算法较之传统的动态话题模型更有效,追踪结果包含更少噪声。 相似文献