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21.
ZY(J)7电液道岔转换设备已在高速铁路大量投入使用,对其进行精确的故障诊断有助于高速铁路道岔的日常维护作业。以ZY(J)7道岔故障文本数据作为研究对象,提出一种基于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型与关联规则分类技术相结合的高速铁路道岔故障诊断模型。该模型首先采用LDA主题模型实现ZY(J)7道岔故障文本数据的特征提取;其次,由于道岔各故障类别数据的不均衡性,将原有的关联规则分类算法引入类支持度相关概念进行不平衡数据的处理,最终实现ZY(J)7道岔的故障诊断。通过对某铁路局2017~2019年的ZY(J)7道岔故障文本数据进行实验分析,实验结果表明提出的故障诊断方法分类精确率和召回率分别达到95.08%和90.24%,既保证了整体分类的准确率又有较好的小类别分类性能。 相似文献
22.
图像-文本相关性挖掘的Web图像聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义了单词可见度(visibility)这一属性,并将其集成到传统的tf-idf模型中以挖掘单词-图像之间关联的权重.根据LDA(latent Dirichlet allocation)模型,单词-单词之间关联权重通过一个定义的主题相关度函数来计算.最后,应用复杂图聚类和二部图协同谱聚类等算法验证了在图模型上引入两种相关性关联的有效性,达到了改进了Web图像聚类性能的目的. 相似文献
23.
采用基于非线性核空间的主分量分析法(KPCA)和线性主元空间鉴别分析法(LDA)相结合的算法,首先将人脸图像在非线性高维空间中进行主成分分量降维,然后采用基于主元空间的LDA方法对子空间再度降维,同时利用欧式距离分类器(KNN)对样本进行有效的分类识别.采用Matlab和ORL人脸库对该算法进行验证,实验证明,该算法识别性能显著提高,明显优于其他算法. 相似文献
24.
25.
针对基于LBSNs (Location-based Social Networks)的位置推荐算法考虑因素单一且不能有效解决用户位于不同城市的位置推荐的问题,综合考虑潜在的社交影响、内容匹配影响和地理属性影响等因素,提出了基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法SCL (Social-Content-Location)。该算法在协同过滤的基础上,引入了用户兴趣特征比较,改进了用户的相似度计算;同时,在分析位置的内容信息时,融入用户评论,缓解了位置标签的短文本特性对LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题提取的影响,提高了用户兴趣和城市偏好主题提取的准确率。实验结果表明,SCL算法在本地城市召回率上较协同过滤算法U提高近65%,较LCA-LDA算法提高近 30%;在异地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。这表明SCL算法在不同城市下的位置推荐具有一定的可行性。 相似文献
26.
27.
协同过滤推荐算法通常基于物品或用户的相似度来实现个性化推荐,但是数据的稀疏性往往导致推荐精度不理想。大多数传统推荐算法仅考虑用户对物品的总体评分,而忽略了评论文本中用户对物品各个属性面的偏好。该文提出一种基于情感分析的推荐算法SACF(reviews sentiment analysis for collaborative filtering),该算法在经典的协同过滤推荐算法的基础上,考虑评论文本对相似度计算的影响。SACF算法利用LDA主题模型挖掘物品潜在的K个属性面,通过用户在各个属性面上的情感偏好计算用户相似度,从而构建推荐模型。基于京东网上评论数据集的实验结果表明,SACF算法不但可以有效地改善传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性的问题,而且提高了推荐系统的精度。 相似文献
28.
该文针对分布式信息检索时不同集合对最终检索结果贡献度有差异的现象,提出一种基于LDA主题模型的集合选择方法。该方法首先使用基于查询的采样方法获取各集合描述信息;其次,通过建立LDA主题模型计算查询与文档的主题相关度;再次,用基于关键词相关度与主题相关度相结合的方法估计查询与样本集中文档的综合相关度,进而估计查询与各集合的相关度;最后,选择相关度最高的M个集合进行检索。实验部分采用Rm、P@n和MAP作为评价指标,对集合选择方法的性能进行了验证。实验结果表明该方法能更准确的定位到包含相关文档多的集合,提高了检索结果的召回率和准确率。 相似文献
29.
本文主要介绍了人脸图像特征提取的三种算法,包括PCA算法,DCT算法以及FLD算法,着重分析了PCA+FLD,DCT+FLD两种结合算法的原理。实现方法和步骤以及各自的优缺点。 相似文献
30.