一种多模特征融合的方面信息情感分类方法

在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的。实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升。

基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法

针对已有方面信息提取方法存在信息利用效率低、易受错误传递影响的问题,提出一种基于编码器-解码器架构的序列标注反馈模型,将文本分类特征分为语义特征、词性特征、依赖特征3类,通过双路编解码、门控机制,将语义、词性、标签等信息多次融合,获取并提高最终特征表示能力;为降低错误传递问题对模型性能的不良影响,提出数据增强与反馈方法,将模型判断错误的样本经变换后生成新样本,反馈到训练样本集合中并融入下一轮训练流程,提高模型对各种语言现象的识别接受能力。在两个数据集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效强化信息利用水平,降低错误传递问题的影响,具有更好的性能。

网络数据多通道采集质量跨层控制方法仿真

采用当前方法控制网络数据采集质量时,处理采集的网络数据所用的时间较长,采集得到的网络数据质量较低,存在数据处理效率低和数据质量控制效果差的问题.提出网络数据多通道采集质量跨层控制方法,分析采集得到的网络数据时间序列中的线性关系,根据分析结果建立一元线性回归模型,分析设定的阈值与采集数据之间存在的变化趋势,根据分析结果实时调整在网络中采集数据的间隔,通过更新模型的方法实现网络数据的多通道采集.建立采集数据的时间序列模型,通过内循环和外循环对时间序列中存在的残差进行修正,对采集的网络数据做清洗处理,去除采集数据中存在的冗余信息和噪声点,实现网络数据多通道采集质量的跨层控制.仿真结果表明,所提方法的数据处理效率高、数据质量控制效果好.

面向单记录的混合负载下物化视图异步增量维护任务生成

针对已有的混合负载(HTAP)下物化视图异步增量维护任务生成算法主要面向多记录,无法面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务,导致磁盘IO开销的增加,进而降低HTAP物化视图异步增量维护性能的问题,提出面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成方法。首先,建立面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务生成的效益模型;然后,基于Q-learning设计面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成算法。实验结果表明,所提算法在实现面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务的基础上,将平均每秒读写操作次数(IOPS)、平均CPU利用率(2核)和平均CPU利用率(4核)至少分别降低了8.49次、1.85个百分点和0.97个百分点。

基于数学归纳法的中国剩余定理证明方法

中国剩余定理主要用来求解一元一次同余方程组,其解结构不但规范,而且证明方法几乎都是采用通过证明存在性和唯一性两点来完成的.本文根据方程解的迭加性原理和数学归纳法给出了一元一次同余方程组解结构的构造性证明过程,其思路和方法具有一定的普适性.

500kVSF_6断路器液压机构的故障分析

介绍了平圩电厂500kV断路器液压机构出现的小油泵频繁启动、液压系统不能正常建压等常见故障导致的异常现象,分析了发生的原因,提出了相应的预防措施。