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.     

多视角特征共享的空间对齐跨领域情感分类

大量有效样本标注是有监督学习性能的重要保证,但又存在耗时且人力成本高的问题.加之,在实际应用环境,很难在每个应用领域都有足够的标定样本数据支持分类器的训练.而将源领域所获的训练模型直接用于目标领域,又由于目标领域和源领域信息分布差异,会导致跨领域分类器应用准确率降低的问题.针对以上问题,提出一种基于多视角共享特征的领域空间对齐的跨领域情感分类(domain alignment based on multi-viewpoint domain-shared feature for cross-domain sentiment classification, DAMF)算法.该算法首先通过融合多个情感词典,消除通过互信息值所选择的领域共享特征中情感词的极性分歧问题.在此基础上,以领域间无歧义共享特征为桥梁,结合通过语法规则提取的各领域中有相同极性的情感词对和通过关联规则学习的各领域中有强关联关系的特征词对,进行领域间相同极性的专有情感词对和强关联关系的特征词对的提取,构建目标领域和源领域数据的统一特征表示空间,减小了领域间因极性分歧和特征分布不同造成的差异,实现不同领域空间对齐.同时在公共数据集上的跨领域实验表明,基于多视角共享特征的领域空间对齐跨领域倾向性分析算法一定程度上提高了跨领域情感分类的准确率.     

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。