基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究

为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE(Stack Contractive Auto-Encoder)的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学习文本,提高特征提取的鲁棒性,并使用反向传播算法优化网络中的参数,在计算特征词的权重时,采用本文改进的TFIDF方法。通过实验将CAE和SAE(稀疏自动编码器)进行比较,采用支持向量机(SVM)分类。实验表明,单层的CAE比单层的SAE的分类性能更好,堆叠压缩编码器学习比堆叠的稀疏编码器的分类性能同样要好。

基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法研究

针对目前电力仓库视频监控图像中目标检测算法对小目标物体、部分遮挡及尺寸大小不一存在检测难度大、漏检、错检等问题,提出基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法,实现电力仓库视频监控中目标分类与识别及仓库智能化监控,保护仓库安全。实验结果表明,该方法提高了目标识别的准确度(mAP),减少了目标物体识别时间。

Dawson结构钨钛砷三元杂多酸配合物的合成与表征

首次合成了具有Dawson结构的钨钛砷三元混配杂多配合物。用元素分析和热重分析确定了杂多配合物的组成为K_8[As_2W_(17)TiO_(62)]·10H_2O。采用X—射线衍射、红外光谱、紫外光谱、循环伏安、差热等方法系统地研究了它的结构和光谱性质、氧化还原性和热稳定性,结果表明,Dawson结构钨钛砷杂多配合物较K_(10)As_2W_(17)O_(61)·20H_2O杂多配合物有强的氧化性和热稳定性性。