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连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足,从估计训练样本的概率分布的角度出发,提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。基于UCI数据的实验结果表明,该方法不仅具有比较好的判决精度,而且具有更快的计算速度。 相似文献
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对不同异步速比条件下铜/铝复合板界面结合强度和剥离形貌进行了研究,分析了轧制变形区界面正应力、剪切应力以及等效应变对复合板结合强度的影响机制。结果表明:随异步速比的增加,铜/铝复合板界面的剥离强度先增大后减小,且在异步速比为1. 15时达到最大值34. 2 N·mm-1。从剥离形貌来看,异步速比为1. 15时复合板剥离界面上黏着的铝脊数量和面积达到最大,且异步速比大于1. 15时,剥离面黏着的铝屑明显增加。模拟结果分析发现:随着异步速比的增加,界面处的等效应变和剪切应力均逐渐增大,可有效促进金属间的结合效果。当异步速比大于1. 15时,轧制变形区出口侧的剪切应力急剧上升,对结合界面造成一定的破坏作用,因此复合板的剥离强度随异步速比的增加,呈先上升后迅速下降的变化趋势。 相似文献
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基于类信息的文本特征选择与加权算法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
文本自动分类中特征选择和加权的目的是为了降低文本特征空间维数、去除噪音和提高分类精度。传统的特征选择方案筛选出的特征往往偏爱类分布不均匀文档集中的大类,而常用的TF·IDF特征加权方案仅考虑了特征与文档的关系,缺乏对特征与类别关系的考虑。针对上述问题,提出了基于类别信息的特征选择与加权方法,在两个不同的语料集上进行比较和分析实验,结果显示基于类别信息的特征选择与加权方法比传统方法在处理类分布不均匀的文档集时能有效提高分类精度,并且降维程度有所提高。 相似文献
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针对耐磨材料行业现状的调查,以及行业的发展趋势,从理论上分析了耐磨材料生产工艺的发展趋势。并对先进的生产方法在工艺的优缺点上做了对比。 相似文献
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为了提高教室视频人数统计的准确率,提出了一种基于深度学习的教室人数统计方法.该方法在使用YOLO v5模型作为基础模型,可以很好地实现快速检测和小物体检测的检测目标,但为了更好地进行交叠、遮挡等情境下的物体检测,对YOLO v5模型进行了改进.主要从3方面进行了改进:(1)在图像预处理阶段进行了畸变矫正;(2)在YOLO v5的损失函数进行了改进;(3)为了实现更好的检测效果,将人头与人脸分开来进行检测,并利用视频多帧图像信息,很好地实现交叠、遮挡的检测问题,再利用教室座位的网格信息将人头、人脸的检测统计结果进行相融合,避免出现人头、人脸重复统计的问题.实验证明,改进的深度学习物体检测模型具有更好的泛化能力,在能够进行快速检测和小物体检测的检测目标的基础上,又可以很好地实现交叠、遮挡等复杂情形下的人数统计. 相似文献
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