网络智能文本分类系统的研究与实现

介绍了文本自动分类的基本原理及相关的算法 ,提出了一种基于网络的智能文本分类系统的基本框架 。

基于进化集成分类器的铁路安全隐患智能分类

针对铁路安全事故隐患文本数据分类提出进化集成分类器模型。分析安全事故隐患数据特征,根据每一类安全事故隐患数据都有特征关键词的特点,运用TF-IDF方法提取文本特征并转换为向量。设计进化集成分类器模型实现流程。采用Bagging集成分类器将TF-IDF转换后的文本向量进行随机采样,训练若干个决策树基分类器模型,设计遗传算法编码机制、灵敏度设定、适应度函数及目标函数选择等关键步骤。根据遗传算法流程实现基分类器组合优化,将经过遗传算法进化的最优个体对应的基分类器参与Bagging投票分类,验证分类效果。通过对某铁路局供电接触网安全事故隐患文本数据实验分析,进化集成分类器模型在安全事故隐患分类的准确率相比于单个决策树分类器和Bagging集成分类器分类结果分别提升17.42%和4.63%,证明设计的进化集成分类模型能够取得较好的分类效果,可应用于铁路安全事故隐患分类。

基于AI的高校报修系统设计研究

为了提高校园报修系统的信息利用效率和用户体验,降低校园报修管理的成本和客诉率,研究结合了苏州科技大学校园报修系统现状,并应用了自然语言处理(NLP)技术来改进系统。改进后的算法应用于语音输入报修内容,有助于改善报修文本分类和回复、维修管理与分配等功能。语音识别使得报修过程更加智能和高效,提升了用户体验和报修效率。通过综合应用机器学习和NLP技术,校园报修系统实现了智能化、自动化的维修管理,为校内学生和教职员工提供了更加便捷和高质量的维修服务。