【摘 要】
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文本数据具有非结构化特点,很难被计算机识别,因此需要对文本数据进行向量化表示.其中能否合理有效的表示文档信息是影响文本分类性能的显著因素,因此需要选取合适的文本表示方法.本文具体工作如下:本文通过融合潜在狄利克雷分配模型（LDA）和Word2Vec词向量模型即建立LDA＿Vec模型来对文本数据进行表示,经实验表明该表示方法优于LDA+Word2Vec模型表示方法的分类效果.在模型建立的过程中,由于
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文本数据具有非结构化特点,很难被计算机识别,因此需要对文本数据进行向量化表示.其中能否合理有效的表示文档信息是影响文本分类性能的显著因素,因此需要选取合适的文本表示方法.本文具体工作如下:本文通过融合潜在狄利克雷分配模型（LDA）和Word2Vec词向量模型即建立LDA＿Vec模型来对文本数据进行表示,经实验表明该表示方法优于LDA+Word2Vec模型表示方法的分类效果.在模型建立的过程中,由于LDA主题模型提取出的主题从全局考虑,没有考虑类别信息以及主题信息不明确,因此本文从主题集中度以及主题信息熵两个方面对主题进行选择,减少不利于分类的主题.进而,针对传统的Stacking算法忽略初级分类器精度的问题进行改进,提出利用初级分类器精度对第一层输出上做精度赋权以及在第二层输入中增加原始特征.经实验表明,较传统的Stacking算法分类效果好.
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函数型数据分类在统计及其他相关领域是一个重要的研究方向.目前函数型数据分类方法大多是基于某一种特定的分类算法,本文基于收缩函数型马氏距离,提出一种新的函数型数据预处理算法,该算法可以结合诸如支持向量机、逻辑回归、最近邻算法、随机森林和神经网络等任意的机器学习算法对函数型数据进行分类.首先,本文将收缩估计的思想应用到函数型马氏距离的计算中,得到收缩函数型马氏距离,该距离可以很好地刻画出两个函数之间的
目的 观察动脉灌注并栓塞联合清宫术治疗剖宫产瘢痕妊娠（CSP）的疗效及对子宫内膜容受性和性激素的影响。方法 选取广西壮族自治区妇幼保健院2019年1月至2020年12月收治的100例CSP患者作为研究对象，按照治疗方式的不同分为对照组（甲氨蝶呤囊胚内注射联合清宫术，n=50）与观察组（动脉灌注甲氨蝶呤并栓塞联合清宫术，n=50）。比较两组手术情况、瘢痕蜕膜与非瘢痕蜕膜整合素β3及白血病抑制因子（L
加拿大的北方森林主要有两种灾害:一种是火灾,一种是云杉蚜虫.云杉蚜虫的破坏力极强,它的爆发会造成巨大的损失.因此,建立适当的数学模型来研究其动力学行为具有重要意义.本文主要研究一类Holling Ⅱ型功能反应函数的扩散方程的动力学行为,主要内容分为以下三部分.首先研究了扩散系数为零时的常微分方程模型,通过对其稳态解的刻画与分析,进而得到常微分方程正解的动力学行为.其次分别研究了具有Dirichle
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