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文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。 相似文献
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现阶段国内社保体系逐渐趋于完善,人民群众对于社保政策的认同度也不断增加,到2020年底,国内社保卡持有人数已经达到13亿,覆盖了全国95%左右的人口.随着现代信息技术的发展,人们能够借助互联网渠道获得社保服务.我国社会保障工作已经迈入了创新发展阶段,社保档案管理也应朝着更加规范和科学的方向迈进.本文结合笔者实际工作,分析了社会保障档案管理的特征和重要意义,并从当前基层人社局社保档案管理工作存在的问题着手,提出了基层社保档案管理工作的有效对策. 相似文献
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针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献
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创新是任何事业发展的需要,图书馆事业的发展离不开图书馆人的创新工作。21世纪图书馆在学习型、创新型社会中应担当主要角色,发挥重大作用。为此,需要拓宽服务领域,创新服务方式,提高服务效率。现代信息技术的广泛应用对此提供了支持和保障,图书馆人的创新意识和知识技能的更新是实现创新服务的关键。 相似文献
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经济学人集团之所以在t00多年以后才走出英国,并在50多年的时间里迅速成为全球性的跨国传媒,全球性的营销网络建设是保障,历史上,《经济学人》周刊有20年的时间里发行量保持在3000份以内,在100年的漫长时间里在10000份以下缓慢爬行。 相似文献
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