【摘 要】
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铁路信号设备在运营维护过程中积累了大量以文本方式记录的维护数据,为了实现高效准确分类,提出将Word2vec、SMOTE算法与卷积神经网络(Convolutional?Neural?Networks,?CNN)相结合的铁路信号设备故障文本自动分类方法.?首先,对故障文本使用自然语言方法完成预处理,并采用Word2vec训练词向量;其次,通过SMOTE算法自动生成小类别文本向量数据,嵌入至CNN的输入层;再次,利用CNN的卷积层和池化层提取故障文本的局部上下文高层特征;最后,通过softmax分类器对故障文
【机 构】
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兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070
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铁路信号设备在运营维护过程中积累了大量以文本方式记录的维护数据,为了实现高效准确分类,提出将Word2vec、SMOTE算法与卷积神经网络(Convolutional?Neural?Networks,?CNN)相结合的铁路信号设备故障文本自动分类方法.?首先,对故障文本使用自然语言方法完成预处理,并采用Word2vec训练词向量;其次,通过SMOTE算法自动生成小类别文本向量数据,嵌入至CNN的输入层;再次,利用CNN的卷积层和池化层提取故障文本的局部上下文高层特征;最后,通过softmax分类器对故障文本自动分类.?依据某铁路局所记录的信号设备故障文本数据进行实验分析并与其他方法对比,实验结果表明新方法可使各评价指标得到明显提升,其中分类准确率和召回率分别达到95.26％和94.32％,可以作为铁路信号设备故障自动分类的有效方法.
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通过2020年5月18日巧家Ms5.0级地震的震中周边200?km范围内的地磁总强度和地磁矢量监测区域震前至震后几期的测量数据对比,分析了巧家地震的地磁异常特征.?结果表明,巧家地震的地磁异常在震前14个月开始出现,震中在磁偏角、磁倾角的零变线上,且在水平分量弱变区域中—而不是在地磁要素变化大的区域.?距震中越远,这些地磁要素的变化有增大的趋势.
含硒化合物具有独特的化学性质,能够作为催化剂实现各种不同的化学转化,为有机化合物的合成提供了便利[1].近几年,硒催化受到越来越多的关注,已经发展成几种不同的分支,例如Lewis碱性的硒醚催化、亲电的硒π酸催化以及氧硒酸催化等[2].其中,利用双氧水、氧气或者空气作为氧化剂的氧硒酸催化,为有机化合物的合成提供了相对绿色的合成途径,在精细化工品的绿色合成中表现出潜力.扬州大学化学化工学院俞磊课题组近年来一直致力于硒催化绿色合成方面的研究,最近,他们从绿色合成的角度出发,对氧硒酸催化羰基衍生物的选择性转化进行
为探究贵阳乌当区喀斯特地区耕地土壤的镉污染分布特征,在喀斯特地区耕地表层土壤中采集2503个样品,测定其Cd元素质量分数和pH值,使用统计方法和地统计理论对实测数据进行分析,运用Cd元素污染指数、土壤Cd污染综合累积指数和综合潜在生态危害评价方法分析该区域耕地土壤的Cd污染现状,应用主成分分析方法对污染来源进行探究.?结果表明:①全区耕地土壤Cd质量分数实测值的平均值为0.426 mg·kg?1,超过国家土壤重金属污染筛选值(0.400?mg·kg?1),但未超过贵州省的背景值(0.659?mg·kg?1
以2-氨基-3-芳基萘-1,4-二-酮为底物,发展了一类可见光/钯催化的分子内C—H键氧化胺化反应.以氧气作为氧化剂及醋酸钯作为催化剂,在蓝色LED光照射下,2-氨基-3-芳基萘-1,4-二酮底物在室温下被转化为咔唑醌衍生物,反应具有良好的产率、官能团耐受性和优异的区域选择性.“,”An intramolecular palladium-catalyzed cross-dehydrogenative C—H amination under blue LED irradiation at room temp
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