iOSAppLifeCycleTest 研究iOS应用程序生命周期
2021-04-08 14:11:05 160KB Swift
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围绕目前高速公路路基沉降预测精度不高,预测方法适用性不强等问题,基于组合预测理论,借助MATLAB计算软件,将基于灰色理论的GM(1,1)预测模型和星野法沉降预测模型线性组合,以组合预测误差的平方和最小为标准确定两种预测方法的权重系数,提出GM(1,1)-星野法组合预测模型。结合广东某高速公路施工期以及运营期路基实测沉降数据,GM(1,1)-星野法组合预测模型预测结果较两种方法单独预测结果具有更高的预测精度,工程适用性更强。
2021-04-06 10:15:18 1.65MB GM(1 1)模型 星野法 MATLAB计算
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城市实时交通流预测研究及应用
2021-04-02 09:04:42 85.88MB 实时交通流预测
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环保用电监管系统平台在河南某市的研究与应用
2021-04-01 16:02:40 3.85MB 环保
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普通离心泵自动供水装置的研究和应用.rar
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离心泵切割定律试验研究及其应用.rar
文本相似度计算一直是自然语言处理领域研究中的一个基础问题。而文本语义相似度计算则是在文本相似度计算基础上增加了语义分析,在语义层面对文本相似度作进一步的分析研究,具有广阔的应用背景。本文针对句子级别的文本语义相似度计算问题,提出了应用结构化特征和神经网络的方法,并将该方法应用到一个实际的问答系统中,取得了良好的效果。本文深入研究文本语义相似度计算方法,主要研究内容如下:(1)基于结构化表示的文本语义相似度计算方法针对句子级文本相似度计算方法中平面特征表征性弱的问题,本文提出了应用结构化特征来表示句子级文本的句法、语义等信息。在浅层句法树和依存关系树的基础上,获得了基于短语的浅层句法树PST(Phrase-based Shallow Tree)和基于短语的依存树PDT(Phrase-based Dependency Tree)的结构化特征,并与平面特征向量相结合,使用支持向量回归模型进行文本语义相似度计算。实验结果表明,加入PST或PDT特征可以分别使皮尔逊相关系数比基准系统提高0.054和0.041。(2)基于Tree-LSTM的文本语义相似度计算方法为了进一步提高长文本语义相似度计算性能,本文提出应用深度学习方法对长文本进行语义相似度计算研究。首先,设计了适合神经网络模型的新的基于短语的浅层句法树NPST(New PST)和新的基于短语的依存树NPDT(New PDT)结构化。
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软件开发成本估算的研究与应用,台安,,通过分析软件成本估算模型COCOMO II,提出一种基于项目特征的简单快速的软件成本估算方法—特征比较法。该方法不仅可以辅助估算专家
2021-03-21 15:50:57 255KB 软件成本估算
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可靠性加速模型介绍
2021-03-15 14:05:58 454KB 可靠性
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游戏引擎中动画混合技术的研究与应用
2021-03-15 12:06:55 478KB 研究论文
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