排序方式: 共有65条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器(VAE)的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆(LSTM)网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。 相似文献
3.
随着互联网的高速发展,网络安全变得至关重要,这方面又对目前的防火墙技术提出了更高的要求。本文分析了防火墙堡垒主机过滤的体系结构,提出了九种基于堡垒主机防火墙的安全模型,并对其进行了深入探讨。 相似文献
4.
5.
传统的DHT-P2P系统有一定的局限性,如基于单特征词搜索,计算机不理解用户搜索请求的含义等。对基于本体的P2P复杂搜索进行了研究。应用向量空间模型理论去描述文档,同时对P2P标识符空间进行分割,使相似文档在邻近的节点范围内聚集,不但解决了多特征词复杂搜索的问题,而且提高了搜索的速度。利用本体知识的帮助去理解用户的搜索请求,合理扩大搜索范围,避免搜索结果出现遗漏。实验结果表明,依据该理论构建的仿真系统实现了复杂搜索,搜索速度较快,提高了查全率,且节点达到了较好的负载平衡。 相似文献
6.
中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取和多分类算法等关键技术的介绍.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率. 相似文献
7.
为探究高性能轮胎模具F-DLC涂层的应用前景,提高轮胎模具内表面的疏水性、耐磨减摩性,采用等离子体增强化学气相沉积法在35钢基体上制备F-DLC涂层.利用Raman光谱仪与原子力显微镜对其结构与表面形貌进行了表征;利用接触角测量仪测量涂层的疏水角;另外,利用端面摩擦磨损试验机对涂层摩擦磨损性能进行了研究.结果表明:涂层内应力小、表面平整、颗粒均匀;涂层疏水角为98.54°,疏水性好;在140℃的试验温度下,摩擦系数低至0.271;纳米硬度为15.85 GPa,弹性模量为110.5 GPa.F-DLC涂层优异的性能可以有效提高轮胎模具脱模、抗粘胶的工作性能,为制造高质量的轮胎模具提供了一种可行的方案. 相似文献
8.
9.
异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种... 相似文献
10.
本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现. 相似文献