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章研究了黑斑、阴影、污迹等污染的多灰度本图象,对其进行识别提取,得到汪晰的二本图象,图象的二值化实现有利于图象的分析,OCR的处理、支票图象处理和图象舆和理解。本研究了本图象识别及二值化基于模板的分离算法,考虑了笔划镀和汉字结构,在PC-486上实现,得到很好地二值化效果。 相似文献
92.
传统的文本数据聚类方法性能较差,无法得到最优的聚类原型。为了解决这个问题,提出船舶水下通信系统中海声信道文本数据聚类方法研究。首先处理在船舶水下通信系统中选取的海声信道文本数据,在应用聚类定义,分解文本数据相异度矩阵,为统一变量度量值,应用绝对偏差均值公式进行标准化处理,在此基础上,对海声信道文本数据进行聚类,由此,完成海声信道文本数据聚类方法的设计。在实验中,随机选取10组文本数据相异度矩阵,通过对比2种方法的性能,验证所提方法的可行性。实验结果表明,所提方法性能更好,更占优势。 相似文献
93.
构建基于自然语言处理的案例学习模型,以文本形式描述的船舶避碰案例,通过自动分词、消岐和语义分析等步骤,从中提取和生成以框架形式描述的避碰案例,并将其存储在计算机中。仿真试验表明,该模型可以实现避碰案例从文本文件到可用案例的有效转换,为案例学习提供新的方法。 相似文献
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服务质量中乘客感知的获取和满足是提高城市轨道交通吸引力的重要依据,评价过程的科学性与结果的准确性将对优化城市轨道交通的运营管理产生关键影响。为解决城市轨道交通服务质量主要依靠问卷调查,无法全面反映乘客真实心理感知的问题,以社交网络评论数据为切入点,运用自然语言处理技术,对轨道交通服务质量评价进行量化研究。首先,通过网络爬虫技术对社交网络中相关评论数据进行采集,针对文本预处理结果,运用基于情感词典构建与量级划分的分析方法,识别语料情感极性和强度。然后,建立基于K-Means文本聚类算法的轨道交通服务质量评价指标体系,将乘客需求与服务要素转化为评价指标,应用TF-IDF法,结合文本特征评估指标重要度,计算服务质量综合评价得分。最后,选取微博平台中重庆轨道交通评论语料为例进行实证分析。研究结果表明:重庆轨道交通服务质量综合评价分值为4.383,总体处于较低水平,运营服务提升空间较大;乘客对检票智能及人员服务方面满意度最高,车厢温度情感得分最低;影响服务质量最重要的因素为乘车安全(7.850%),其次分别是票价经济(7.524%)、购票便捷(7.212%)和检票智能(7.139%)。相较现有方... 相似文献
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针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single—Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法.首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度.实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价. 相似文献
97.
将注意力机制引入到孪生网络中,利用注意力机制提取词的权重并影响孪生网络输出的语义特征,降低输入序列的噪音,而加强了两个序列的相互关系,从而提高改进孪生网络的性能.在两个生物医学文本相似性语料上(SICK和DBMI)的实验结果表明,注意力机制的孪生网络对评估文本相似性的性能有大幅度的提升(在SICK和DBMI数据集上,皮... 相似文献
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