6、专利先验技术搜索查询增强与网页垃圾邮件检测

专利先验技术搜索查询增强与网页垃圾邮件检测

1. 专利先验技术搜索查询增强

在专利先验技术搜索中,为了优化查询表述,进行了相关实验。采用了两种方法:关键词依赖关系(KDR)和语义标签(IFPS)。查询提取方式是从每个字段或两个、三个字段的组合中选取前N个术语。
- 实验设置 :对三种国际专利分类(IPC)代码,即子类、主组和分组的检索结果进行评估,并与基于词频 - 逆文档频率(tf - idf)方法得到的结果进行对比。
- 实验结果
- 字段有效性 :与摘要或权利要求书相比,说明书字段在查询表述中最为有用。不过,将各字段的前N个术语组合起来,性能比单独使用任何一个字段都要好。
- 方法性能 :KDR和IFPS的性能优于tf - idf,而当KDR和IFPS结合使用时,性能最佳。特别是在使用摘要或权利要求书中较短或更简洁的文本进行查询表述时,基于IFPS的查询表述尤为有用。
- IPC分类差异 :对于每种IPC分类类型,来自不同字段的术语在IPC分类识别中会产生不同的结果。

以下是实验的简单流程图示:

graph LR
    A[选择查询方法] --> B[KDR]
    A --> C[IFPS]
    B --> D[从字段提取术语]
    C --> D
    D --> E[组合字段术语]
    E --> F[检索结果评估]
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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