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基于支持向量机的中文娱乐新闻词语的识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的分布增量学习方法,利用主动学习策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精确率.实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,中文娱乐新闻词语识别的正确率和召回率分别达到了78.92%和86.42%,收到了良好的效果. 相似文献
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一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的Web文本分类算法。将SVM算法和KNN算法进行结合,提出了基于SVM-KNN的Web文本分类算法,用KNN算法来弥补传统SVM算法的不足,以简单的思想和较小的实现代价对传统SVM算法进行有效的改进,收到了良好的分类效果。 相似文献
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针对传统YOLOv3的网络结构存在曝光过度或光线较暗等异常图片在提取特征时鲁棒性较差,导致车型识别率低下的问题,提出了一种用于交通车辆检测的Dense-YOLOv3模型.该模型集成了密集卷积神经网络DenseNet和YOLOv3网络的特点,加强了卷积层之间的车型特征传播和重复利用,提高了网络的抗过拟合性能;同时,对目标车辆进行了不同尺度的检测,构建了交叉损失函数,实现了车型的多目标检测.经过在BIT-Vehicle标准数据集上对模型进行训练和测试,实验结果表明,基于Dense-YOLOv3车型检测模型平均精度达到了96.57%,召回率为93.30%,表明了该模型对车辆检测的有效性和实用性. 相似文献
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针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。 相似文献
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基于JAVA技术的IP地址网上查询系统是为教育网用户提供查询自己所访问的站点是否是免费的。本文使用Java Applet和Java Servlet作为开发工具,提供给用户一个友好的界面,来判断待访问的IP地址是否是免费的。以Java技术作为开发工具,使系统可远行于各种平台。 相似文献
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针对大学计算机硬件类课程的教学实际,分析计算机硬件类课程和计算思维的内在关系。从整合教学内容、改革教学方法和考核评价模式三方面着手,阐述在计算机硬件类课程中贯穿计算思维能力的可行性,为深化课堂教学改革提供了新的思路。从近年学生的考核成绩看出,取得了良好的教学效果。 相似文献
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对氧氯化反应器催化剂流失的原因进行了分析,指出了改进措施。改进后,氧氯化反应器催化剂损耗量达到了原有控制要求。 相似文献
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随着教育模式的转变,教学手段也在不断创新,利用计算机进行多媒体教学已经成为现实。本文结合教学实践,探讨在大学课程教学环境中,如何改进教学过程和教学方法,力争达到更好的教学效果。 相似文献