20、利用Flickr丰富地点类型分类法

利用Flickr丰富地点类型分类法

1. 引言

分类法用于编码特定领域中存在的类别以及这些类别之间的关系。它们常被限制为“is - a”关系(也称为上下位词关系或包含关系),不过也可以考虑其他关系。分类法在生物学中尤为突出,其目的是将具有共同特征的生物进行分组。在信息系统中,分类法常用于组织内容,例如在线商店使用产品分类法让用户浏览网站,网站也会使用音乐流派、电影流派或地点类型的分类法以方便导航。本文聚焦于地点类型,不过类似的考虑也适用于音乐和电影流派、研究领域、应用程序等众多领域。

与生物学分类法紧密关联进化不同,地点类型分类法仅仅反映了自然语言标签之间的感知相似性,因此通常是特定于应用的。例如,在Foursquare分类法中,面包店、冰淇淋店和牛排馆都在与食品相关的场所类别中;而Wordnet将面包店归类为商店的下位词,牛排馆归类为餐厅的下位词,商店和餐厅都是建筑物的直接下位词。许多自然语言标签的模糊性进一步使设计合适的分类法变得复杂,比如在Tripadvisor上,冰淇淋店往往被列在餐厅类别下,而我们可能更自然地将其归为购物类别。

当使用地点类型分类法来组织内容时,上述问题不可避免。尽管地点类型可以以多种有意义的方式进行分组,但必须选择一个特定的层次结构。然而,分类法在生物学中重要的另一个原因是它们具有预测价值,例如预测哪些物种会成为入侵物种或哪些物种在生态上可能相似。同样,地点类型分类法可能对支持各种形式的归纳推理有价值。例如,用户在寻找适合带孩子出游的地点推荐时,当前的地点推荐系统(如Foursquare或Yelp)无法支持此类查询。通过分析用户评论,我们可能发现动物园、主题公园和海滩是适合带孩子出游的地点。原则上,足够精细的地点类型分类法应该能让我们识别出与这些地点在

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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