机械制造领域存在大量的领域知识,这些领域知识将特征项与文本类别关联起来,有助于区分文本的类别。基于此,本文提出一种融合领域知识的多标签分类方法旨在提高机械制造领域文本的分类性能,该方法首先采用融合领域知识的x2统计特征选择方法得到文本表示特征项集合和对应的相关度矩阵R,R反映了各特征项与类别的相关度;然后将文本是否包含某类别标签这一事件和文本与该类别的相关度关联起来,本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 消噪方法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机文本与该类别相关度视作特征项与该类别相关度的集聚,其相关度越大,文本包含该类别标签的概率也越大,统计文本各类别相关度的贡献率,根据最大后验概率准则推理文本类别标签集合。在3个多标签分类常用评测指标下的实验结果表明:与MLKNN方法进行对比,对于机械制造领域文本,融合领域知识的多标签分类方法具有更好的分类性能。 选用小波消噪用于生产系统的非线性传感器信号消噪,以便通过判断系统状态来找出系统运行过程中生产出次品和不合格品的因素。简介小波消噪的三种常用方法,并进行比较和分析。以均方误差最小、信噪比最大为原则,筛选出最适合的消噪方法,对其进行融合改进。MATLAB仿真证明改进后消噪效果显著提升。消噪方法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/