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1.
本文提出一种基于AdaBoost MH算法的有指导的汉语多义词消歧方法,该方法利用AdaBoost MH算法对决策树产生的弱规则进行加强,经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的分类规则;并给出了一种简单的终止算法中迭代的方法;为获取多义词上下文中的知识源,在采用传统的词性标注和局部搭配序列等知识源的基础上,引入了一种新的知识源,即语义范畴,提高了算法的学习效率和排歧的正确率。通过对6个典型多义词和SENSEVAL3中文语料中20个多义词的词义消歧实验,AdaBoost MH算法获得了较高的开放测试正确率(85.75%)。 相似文献
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随着老龄化问题日趋严重,老年人的安全问题越来越受到重视,跌倒行为就是导致老年人死亡或发病的主要原因之一。基于此,提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)优化支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的行人跌倒检测方法。选择了行人运动行为中的加速度、角速度和高度作为特征参数,构建了一种基于GWO-SVM的跌倒检测模型,使用MATLAB对模型进行训练及验证。并选择其他三种模型进行对比,使用混淆矩阵对四种模型的效果进行评估。结果表明,经灰狼算法优化的支持向量机对跌倒行为的检测精确度达到95.00%,F1-Score值同样达到95.00%。 相似文献
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[目的]二芳醚是重要的农药中间体,用于合成多种重要的杀虫剂,如一些拟除虫菊酯、杀菌剂如醚唑等农药。3,4’-二氯二苯醚和3-甲基二苯醚分别是醚唑和戊菊酯的关键中间体,传统上采用铜粉为催化剂合成效率和选择性欠佳,为此,对2种二芳醚中间体合成进行优化和改进。[方法]采用商用铜粉和自制高分散铜为催化剂,分别对溶剂、反应摩尔比、反应温度、反应时间进行优化合成2种二芳醚中间体。[结果]3,4’-二氯二苯醚的选择性达86.7%,收率为82.2%;3-甲基二苯醚的收率为96.8%。[结论]实验结果显示高分散铜的催化活性和选择性都好于传统Ullmann反应催化剂。 相似文献
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