采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法。首先利用Labview软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向...采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法。首先利用Labview软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向量机分类器,利用序列最小优化(S M O)算法对故障样本进行训练,实现了压缩机的故障识别。实验测试表明,该分类器有较高故障诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。展开更多
学术文本中的论断句包含了学者对研究问题的看法和判断,对其进行识别有助于组织和挖掘其中蕴含的学术观点,以辅助学者更高效地开展科研活动。在对前人研究进行归纳的基础上,提出论断句判断的3个充分条件和3个必要条件,从肯定和否定角度...学术文本中的论断句包含了学者对研究问题的看法和判断,对其进行识别有助于组织和挖掘其中蕴含的学术观点,以辅助学者更高效地开展科研活动。在对前人研究进行归纳的基础上,提出论断句判断的3个充分条件和3个必要条件,从肯定和否定角度构建论断句判定标准。开发论断句标注系统,选择信息资源管理领域部分论文,开展摘要和全文层面论断句的标注实验。评测最小序列优化、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、k近邻、BERT(bidirectional encoder representations from transformers)+FC(full connection)、BERT+BiLSTM(bidirectional long short-term memory)分类器对论断句的识别效果。研究发现:①使用本文提出的判断标准,标注者在摘要和全文层面对学术文本中论断句和非论断句的标注一致性较高;②仅使用文本特征情况下,BERT+BiLSTM算法识别效果最好,准确率、召回率和F_1值等指标均大于90%;③论断句和非论断句在长度、段内位置、文内位置和TextRank权重上频率分布均存在差异;④在摘要层面,使用序列最小优化算法,加入长度特征后,分类器识别效果提升0.5%;在全文层面,使用支持向量机分类器,加入长度、段内相对位置、文内相对位置特征后,分类器识别效果在F_1值上取得了2%的提升。展开更多
文摘采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法。首先利用Labview软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向量机分类器,利用序列最小优化(S M O)算法对故障样本进行训练,实现了压缩机的故障识别。实验测试表明,该分类器有较高故障诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。
文摘学术文本中的论断句包含了学者对研究问题的看法和判断,对其进行识别有助于组织和挖掘其中蕴含的学术观点,以辅助学者更高效地开展科研活动。在对前人研究进行归纳的基础上,提出论断句判断的3个充分条件和3个必要条件,从肯定和否定角度构建论断句判定标准。开发论断句标注系统,选择信息资源管理领域部分论文,开展摘要和全文层面论断句的标注实验。评测最小序列优化、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、k近邻、BERT(bidirectional encoder representations from transformers)+FC(full connection)、BERT+BiLSTM(bidirectional long short-term memory)分类器对论断句的识别效果。研究发现:①使用本文提出的判断标准,标注者在摘要和全文层面对学术文本中论断句和非论断句的标注一致性较高;②仅使用文本特征情况下,BERT+BiLSTM算法识别效果最好,准确率、召回率和F_1值等指标均大于90%;③论断句和非论断句在长度、段内位置、文内位置和TextRank权重上频率分布均存在差异;④在摘要层面,使用序列最小优化算法,加入长度特征后,分类器识别效果提升0.5%;在全文层面,使用支持向量机分类器,加入长度、段内相对位置、文内相对位置特征后,分类器识别效果在F_1值上取得了2%的提升。
