28、藏语短语分类与垃圾图像分类框架研究

藏语短语分类与垃圾图像分类框架研究

藏语短语分类相关

在自然语言信息处理不断发展和完善的背景下,语法分析的处理单元从原来的词单元转变为短语。藏语信息处理也不例外,藏语短语在藏语句法分析、藏汉机器翻译和藏文文本检索等方面都有应用。

名词结构短语特点

名词结构短语(NPM)中,名词是中心词。名词后面的形容词、方位词或助词用于修饰前面的名词。在偏正结构的短语中,整体功能与其中一个组成部分的功能相同,这个部分就是中心词。具有正关系的名词短语的中心词是名词,前一部分是修饰中心词的定语,定语部分由名词或名词短语、动词或动词短语、形容词(非单音节形容词)、形容词短语、代词组成。定语和中心词之间使用属性,有时属格可以省略,但意思和功能不变。

藏语短语分类及代码
短语类型 代码 构成说明
形容词短语 AP -
偏正结构 APP d + a; n / r / m / MP + c () + a; n + c + a
数量词短语 MP q+m; m+q; n/r+m; mj+mg
判断短语
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值