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數碼不干膠貼紙的貼標系統

作者: 時間:2020-09-111540 次瀏覽

信息摘要:

針對M LKNN算法僅對獨立數碼不干膠貼紙進行處理,忽略現實世界中數碼不干膠貼紙之間相關性這一問題,提出了一種基于關聯規則的MLKNN多數碼不干膠貼紙分類算法(FP-MLKNN).該算法采用關聯規則算法挖掘數碼不干膠貼紙之間的高階相關性,并用數碼不干膠貼紙之間的關聯規則改進MLKNN算法,以達到提升分類性能的目的.首先,使用M LKNN算法求樣本的特征置信度;采用關聯規則算法挖掘生成一系列強關聯規則,進而將2種算法進行融合來構造多數碼不干膠貼紙分類器,對新數碼不干膠貼紙進行預測;在此基礎上,將本文提出的算法與MLKNN、AdaBoost-M H和BPMLL這3種算法進行實驗對比.實驗結果表明,本文所提算法在yeast、emotions和enron數據集上的分類性能均優于這3種算法,具有較好的分類效果.

針對M LKNN算法僅對獨立數碼不干膠貼紙進行處理,忽略現實世界中數碼不干膠貼紙之間相關性這一問題,提出了一種基于關聯規則的MLKNN多數碼不干膠貼紙分類算法(FP-MLKNN).該算法采用關聯規則算法挖掘數碼不干膠貼紙之間的高階相關性,并用數碼不干膠貼紙之間的關聯規則改進MLKNN算法,以達到提升分類性能的目的.首先,使用M LKNN算法求樣本的特征置信度;采用關聯規則算法挖掘生成一系列強關聯規則,進而將2種算法進行融合來構造多數碼不干膠貼紙分類器,對新數碼不干膠貼紙進行預測;在此基礎上,將本文提出的算法與MLKNN、AdaBoost-M H和BPMLL這3種算法進行實驗對比.實驗結果表明,本文所提算法在yeast、emotions和enron數據集上的分類性能均優于這3種算法,具有較好的分類效果.


研究設計了通用數碼不干膠貼紙的貼標系統,其主要由送標機構、剝離機構、貼標機構及控制裝置組成.將數碼不干膠貼紙剝離和貼附兩個工藝動作設置在不同的工位,在其間增加移標動作.此種設計使之可適用于平面或曲面形物體外表面或無蓋箱型物體內表面的貼標,有助于實現不干膠貼標機的標準化、通用化.

目前大部分多數碼不干膠貼紙文本分類算法忽視文本序列中不同詞的重要程度、不同層次文本特征的影響,提出一種ATT-Capsule-BiLSTM模型,使用多頭注意力機制(Multi-head Attention),結合膠囊網絡(CapsuleNet)與雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)方法.將文本序列向量化表示,在詞向量的基礎上通過多頭注意力機制學習單詞的權重分布.通過膠囊網絡和BiLSTM分別提取局部空間信息和上下文時序信息的特征表示,通過平均融合后,由sigmoid分類器進行分類.在Reuters-21578和AAPD兩個數據集上進行對比實驗,實驗結果表明,提出的聯合模型在使用簡單架構的情況下,達到了較好的性能,F1值分別達到了89.82%和67.48%.


該文設計了一種協作數碼不干膠貼紙修正網絡(COLC-Net).該方法基于乳腺超聲BI-RADS評級噪音分布特點,為乳腺超聲圖像定義了軟數碼不干膠貼紙,并設計了雙網絡協作訓練,以蒸餾知識修正軟數碼不干膠貼紙.隨著軟數碼不干膠貼紙準確性的增加,可以降低噪音數碼不干膠貼紙負作用,并增強準確數碼不干膠貼紙知識的學習.與現有最新方法進行比較,結果證實了該方法具有更好的效果.


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