Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

面向图像差异特征融合的基于弗里德曼检验的小波基分类研究

对小波基分类是图像融合中依据不同融合需求选择小波基的基础,可以提高图像融合的智能化水平。针对现有的小波基分类方法仅根据小波自身特性进行分类,没有从统计角度有效建立小波基和图像差异特征之间的联系,本文提出了面向图像差异特征融合的基于弗里德曼检验的小波基分类方法。首先,选择典型的差异特征和小波基用于分类研究;其次,选择针对差异特征的评价指标,以评价指标结果作为标记量并进行分类实验的区组设计;然后,采用弗里德曼检验对不同区组数据进行处理及执行相应的后续检验和分类步骤,形成面向图像差异特征的小波基类集;最后,设计对比实验对分类方法的有效性进行验证和分析。试验结果表明,该分类方法能有效把对图像差异特征融合效果相近的小波基归为一类,能根据融合需求选择较好的小波基。     

图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型

特征表示是图像识别和分类的基础，视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足，提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类，然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建，最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明，提出的新方法能提高分类准确率。     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。     

基于证据权模型的赤峰—呼伦贝尔成矿带找矿预测

赤峰—呼伦贝尔成矿带是大兴安岭南部黄岗梁—甘珠尔庙成矿带的一部分，该区域地质构造复杂，地壳以及岩浆岩活动剧烈，在大兴安岭南部区域矿带中形成了多金属矿产成矿潜力。为寻求研究区找矿突破，解决赤峰—呼伦贝尔成矿带的成矿预测理论以及模型预测不完善的问题，提出了一种基于地理信息系统技术和数据权理论的赤峰—呼伦贝尔成矿带找矿预测模型。首先阐述了该预测模型的构建思路，利用地理信息系统空间分析软件（ArcGIS）对获取的研究区域地层信息、构造信息、岩浆岩信息进行空间分析，形成空间数据库；然后将证据权理论应用于预测模型中，构建了赤峰—呼伦贝尔成矿带成矿预测模型。根据构建的模型，进行了成矿预测，通过将空间数据库中的数据代入预测模型中得到该区域内各证据因子的权重以及概率，进而将该区域按照成矿潜力分成3类靶区。经验证，各靶区找矿潜力较好，证明了预测结果的有效性。所构建的成矿预测模型，对于进一步在赤峰—呼伦贝尔成矿带进行找矿勘探研究与实践具有一定的参考价值。     

基于BP神经网络的线损不良数据辨识及其预测

电能在输送过程中产生的大量损耗会大大提高电网的运营成本,同时海量的电网数据中往往包含错误数据,对线损计算及预测有严重影响。针对该问题,提出一种基于BP神经网络的不良数据辨识模型,可以有效辨别线路数据中的不良数据,并进行剔除。剔除不良数据后,再利用BP神经网络对线损进行预测。以宿迁市某变电站数据为例,验证了该模型的适用性。