基于Word2Vec的编程领域词语拼写错误检测算法

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Stack Overflow是一个计算机编程领域的问答社区,其中的文本蕴含大量有价值的信息可供挖掘,但由于其本身存在大量的错误词汇,给文本的分析造成影响.对此,提出一种词语自动检测纠错算法,通过词向量的技术以语义相似度为核心,对错误词汇进行分析,结合改进的编辑距离算法对文本进行自动检测纠错.实验结果表明,该算法能够对诸如此类专业性较强的领域主题文本进行自动检测纠错,并且能够较好地还原标准文段用词.
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参数变化及外部不确定性干扰等因素对永磁同步电机(PMSM)驱动控制系统影响较大,针对这一问题,提出一种基于RBF神经网络的分数阶互补滑模控制方法.在建立PMSM数学模型的基础上,采用RBF神经网络对外部干扰进行逼近估计.设计基于饱和函数的分数阶互补滑模控制器,并将RBF神经网络估计的干扰引入控制器中,以抵消外部干扰对系统的影响.理论证明,该控制策略在对外部不确定性干扰进行有效抑制的同时保证系统跟踪误差收敛.通过仿真验证所提方法的有效性.
目前方法不能有效提取图像的多尺度特征并完全利用全局信息,对此提出一种新的全局信息引导的多尺度显著物体检测模型.设计了多尺度特征提升模块,提升了各个侧输出特征的多尺度表征能力;利用空洞空间卷积池化金字塔模块提取图像的全局特征;将全局特征直接与各个侧边输出的多尺度特征相融合,利用全局特征引导侧边特征聚焦于目标区域中有用的中低层特征;采用由粗至细的方式得到最终的预测结果.该模型在四个广泛使用的数据集上进行了测试,并与8种近3年具有代表性的方法进行比较.实验结果表明,该模型对各种场景的显著物体检测具有较好的鲁棒性
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针对复杂背景下细小裂纹图像检测难、噪声干扰多和裂纹宽度信息易丢失的问题,提出一种基于U-Net改进的方法.利用残差块解决网络退化,加入BN层改善梯度弥散,融入深度可分离卷积以及高尺度的转置卷积,实现特征信息由浅入深的传递;改进注意力机制,实现细节特征的优化;延伸U-Net特征向量长度,在底部加入由最大池化层、小尺度深度可分离卷积与上采样层构建的层融合模块,实现分辨率和感受野之间的平衡.实验结果表明,在客观标准下,改进的方法比U-Net的IoU的值提高0.1873,Recall的值提高了0.1127,Pre
针对现有人员身份识别方法存在灵活性差、特征提取不足的问题,分析人体步态对信道状态信息(CSI)幅值产生的影响,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息的无设备人员身份识别方法.将CSI幅值矩阵的每列子载波作为样本,利用小波变换获取样本中代表人员活动的低频信息.通过并行深度学习模型WiD(Wi-Fi identification)提取样本中人体步态的大小和发生的先后顺序,合并两种步态特征作为人员的身份特征.通过Softmax函数进行分类,实现身份识别.与当前先进方法相比,在未明显增加时间代价和空间代价的条件下,该
基于Petri网表示的嵌入式系统PRES+(Petri net based Representation for Embedded Systems)模型可以描述实时嵌入式系统.为了提高PRES+的建模能力,将抑制弧加入PRES+模型中,得到基于带抑制弧的Petri网表示的嵌入式系统PIRES+(Petri net with Inhibitor arcs based Representation for Embedded Systems)模型.PIRES+模型提高了建模和验证复杂嵌入式系统的能力,但是在建模
针对现有方法分解质量不佳、特征信息不够清晰的问题,提出一种基于深度残差生成对抗网络的本征图像分解算法,用于将单个图像本征分解为反照率和阴影分量.该算法是基于一个全卷积神经网络.通过引入残差块的单个端到端深序列以及两个经过对抗训练的判别器形成了对图像敏感的感知动机度量网络,在不需要任何物理先验和几何信息前提下,实现了单幅图像本征分解.实验结果表明,相对于其他算法,该方法具有更优的性能,而且获得对尺度敏感的反照率.
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