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电脑校园

时间:2024-08-22 09:38:47

电脑校园灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种新型优化算法,常用于各种优化问题求解。然而,GWO算法在求解某些问题时,存在求解精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺陷。为解决这些问题,本研究将差分进化算法(Differential Evolution,DE)的杂交和优选操作引入GWO算法的初始化和迭代计算过程中,设计了一种基于杂交进化的灰狼优化算法。通过实验对算法性能进行评估,结果表明,该改进算法在计算精度、收敛速度和稳定性等方面具有显著优势。鲜苹果是我国最受欢迎的水果之一,是推进乡村振兴和农民致富的重要产品。为了对鲜苹果大数据有更加清晰直观的认识,文章利用Python和ECharts工具将可视化技术融入对鲜苹果大数据的研究中。根据数据分析流程对鲜苹果的产量、种植地区、面积、进出口量、价格等指标进行研究,结果显示:(1) 2013—2022年10年间鲜苹果产量在稳步上升,其中陕西省鲜苹果产量占比最大;2) 2015—2022年鲜苹果的进出口量有升有降,变化幅度较小;3) 2023年鲜苹果价格稳定在8.8元/公斤上下,其中1—9月鲜苹果价格上涨,9—12月开始回降。该研究结果可为管理者和消费者提供有效参考。地下水位预测是合理开发利用地下水资源的重要手段,有助于减少消耗,节约地下水资源。针对地下水位与降水量、温度及地下水开采量等因素之间的复杂关系,文章提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(MIDBO)优化BP神经网络(MIDBO-BP)的地下水位预测模型。首先,对蜣螂算法(DBO)加入融合策略和混沌策略,利用鱼鹰算法(OOA)的全局勘探阶段代替蜣螂算法的滚球阶段,再引入Sine混沌映射和自适应t分布策略增强算法的全局搜索能力,并利用6个基准测试函数检测MIDBO的性能,得出MIDBO性能更佳的结论。其次,建立MIDBO优化BP神经网络的地下水位预测模型,将MIDBO寻优得到的最佳权值和阈值赋予BP神经网络。最后,以2018—2021年益阳市气象数据和地下水开采量数据为依据,利用BP神经网络模型、DBO-BP模型及MIDBO-BP模型进行地下水位预测。结果表明,多策略改进蜣螂算法优化BP神经网络的地下水位预测模型具有最佳的预测精度和收敛速度。

词义消歧是自然语言处理中至关重要的任务,直接影响诸如机器翻译和文本分类等下游任务的性能,对于进一步的句法和语法研究也具有重要意义。为提高准确率,本研究提出了一种结合词典释义的消歧模型。该模型从词典词条释义中提取词性和例句,对待消歧句进行句法分析,得到待消歧词和句中其他成分的句法关系作为特征。随后利用BERT来确定歧义词的正确义项。利用SemEval-2007:Task#5语料测试模型,结果表明该方法的词义消歧平均准确率有所提升。

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