基于卷积神经网络的仓储评论数据分类系统研究

为了解用户对仓储产品或服务的意见和满意度,提高仓储运营的效率和竞争力,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的仓储评论数据分类系统。首先,爬取仓储评论数据,并进行处理;其次,构建改进的结合字符和词的双输入卷积神经网络模型(Improved Char and Phrase Convolutional Neural Networks,ICP-CNN),并对文本进行正负向情感分类;最后,利用Flask框架构建Web系统,实现界面的可视化展示。

拉链齿数的数字图像处理研究

传统拉链齿数检测采用人工来完成,存在工作量大、效率低、准确率低的缺点。提出了一种新的拉链齿数检测方法。该方法采用中值滤波去除图像噪声,通过最大类间方差法获取阈值,然后进行图像二值化,并对处理后的图像采用质心间距法计算每一个相邻拉链齿的距离,并与标准间距比较判断,依据判断结果来完成拉链齿数的检测。实验结果表明,这种方法能快速准确地检测拉链的多齿、少齿缺陷,具有很强的适应性。

水电厂辅机监控系统的设计与实现

采用西门子的S7-300作为核心控制器,通过PROFIBUS总线对各个现场控制器进行管理;采用WINCC显示采集到的数据并设置相关参数,从而实现对水电厂各个辅助设备的计算机监视和控制。

基于半监督协同训练的多标签文本分类模型

为降低数据标注的成本并提高投诉文本分类的准确率,本文提出基于半监督协同训练的多标签文本分类模型。该模型通过构建多个基分类器组的方式进行训练,其中每个基分类器组都由随机森林和支持向量机组成,并通过打伪标签的方式扩充有标签数据集进行循环训练至模型收敛,最终整合分类结果,充分发挥各学习器在不同特征上的分类优势,并在实验中验证该模型的有效性。

建筑机电设备安装工程管理的价值分析

建筑机电设备安装工程是一项比较复杂的工程,施工中涉及的内容比较多,施工单位必须做好建筑机电设备安装工程管理工作,才能确保建筑后期使用的安全性,本文就建筑电气机电设备安装的问题进行了分析。