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为文本情感分类提出一种改进的机器学习算法。在分析当前主要文本特征选择方法后,把词频和词语情感表现程度融入到信息增益特征选择方法中,从全局和局部2个方面进行特征权重衡量,使用特征空间向量模型对文本进行统一表示,然后利用SVM算法进行训练学习。通过实验发现该算法的查准率和查全率比传统的机器学习算法有所提高,并且得到的分类器具有较好的泛化能力。 相似文献
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介绍用20kHz超声波振动疲劳试验机对船用65锰钢的超高周(10^10周)疲劳强度研究结果.研究发现:该种材料的高周到超高周区间疲劳强度随材料寿命的加大呈明显减小,即S—N曲线呈明显下降.这一结果与传统的假说认为该区间的疲劳强度为水平渐近线或为一定值明显不同;以往所做的研究中,高频区的试件破坏都为内部原因所致,而这一次还发现构件表面裂纹同样可导致高周区的疲劳破坏.研究的结果提醒船舶规范的制定者或船舶设计制造者,对各种可能达到高周疲劳的船舶钢材要考虑其高周区的疲劳强度降低问题,这样才能保证这部分结构安全可靠. 相似文献
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