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基于虚拟样机的多学科优化技术研究与应用 被引量:5
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作者 陶栾 周军华 侯宝存 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2108-2116,共9页
以某型号工程研制阶段的虚拟样机优化设计应用需求为背景,介绍了武器装备系统虚拟样机多学科优化技术的总体框架、系统构成及应用案例等内容和5种多学科优化方法。结合复杂武器装备系统优化设计的主要问题,提出了切实可行的适用于复杂... 以某型号工程研制阶段的虚拟样机优化设计应用需求为背景,介绍了武器装备系统虚拟样机多学科优化技术的总体框架、系统构成及应用案例等内容和5种多学科优化方法。结合复杂武器装备系统优化设计的主要问题,提出了切实可行的适用于复杂武器装备系统的基于局部子系统分析的IDF多学科虚拟样机优化框架(Local System Analysis IDF,LSA-IDF)。通过实际型号应用,构建了武器装备系统虚拟样机优化设计流程,实现了基于虚拟样机的智能优化设计,对课题应用成果进行了总结分析,提出了课题后续研究工作的方向。 展开更多
关键词 虚拟样机 多学科优化方法 lsa-idf 优化设计流程
原文传递
利用实体与依存句法结构特征的病历短文本分类方法 被引量:2
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作者 吕愿愿 邓永莉 +2 位作者 刘明亮 崔宇佳 陆起涌 《中国医疗器械杂志》 2016年第4期245-249,共5页
近年来,电子病历文本的分类、挖掘成为医学大数据研究的基础。该文提出一种利用实体与依存句法结构分析构特征集的电子病历短文本分类方法。首先对病历文本进行自然语言处理,包括分句、分词、词性标注以及实体提取,构建实体词典,利用TF-... 近年来,电子病历文本的分类、挖掘成为医学大数据研究的基础。该文提出一种利用实体与依存句法结构分析构特征集的电子病历短文本分类方法。首先对病历文本进行自然语言处理,包括分句、分词、词性标注以及实体提取,构建实体词典,利用TF-IDF方法构建词-文本矩阵并利用潜在语义分析LSA方法进行词汇特征的选择,然后分析病历文本的依存句法关系,挖掘出词汇之间的依存关系并构建特征三元组作为分类特征的扩展,最后构建出分类特征向量集对病历短文本进行分类。实验证明,相比于未进行特征扩展的短文本分类,所提方法能有效地提高分类器的分类性能,其分类的准确率与F值均有明显的提高。 展开更多
关键词 电子病历 短文本 TF-IDF LSA 依存句法结构分析 特征三元组
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基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法 被引量:19
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作者 公冶小燕 林培光 +2 位作者 任威隆 张晨 张春云 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1072-1080,共9页
信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词... 信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%. 展开更多
关键词 共现词 互信息 语义分析(LSA) 奇异值分解(SVD) TERM Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF)
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