用于文本情感极性分析的动态卷积神经网络超限学习算法

为改善动态卷积神经网络在文本情感分类方法中的泛化能力,提出了一种动态卷积超限学习算法.对动态卷积神经网络的输出层加以改进,使用浅层随机神经网络替代全连接层,利用参数随机生成的扰动性能,降低分类端对训练样本的依赖,避免过拟合,提升分类性能.在公共数据集上的实验证明:相对改进前的动态卷积学习算法以及超限学习机,所提出的方法在准确率、F1测度等多个标准指标上均体现了更优的分类性能.     

旋转机械振动的故障分析

近年来,随着旋转机械向大型化方向发展,振动分析中的一些概念正在不断深入。本文对旋转机械振动故障进行了分析,主要介绍了强迫振动中的支撑系统刚度不足引发的振动故障分析、动静部件摩擦引起的振动故障分析以及自激振动中的油膜震荡故障分析和汽流激振故障分析,阐述了其故障机理、故障特征及故障治理方法。