35、应用用户反馈和查询学习方法的信息检索研究

应用用户反馈和查询学习方法的信息检索研究

1. ACP2P方法概述

ACP2P方法为每个用户分配一个信息检索(IR)代理。当用户发出查询时,其IR代理主要与所属社区内的其他IR代理通信,也会向其他社区的IR代理询问信息。不同社区的IR代理之间的通信首先通过社区中的门户代理(PA)进行。PA在社区中扮演管理者或路由器的角色,保存社区内所有成员IR代理的地址,并协助将查询多播到社区内的IR代理。PA是社区的代表,也是上层社区的成员IR代理,这种机制可以构成分层社区结构。

以下是IR代理检索信息的流程:

graph TD;
    A[IR Agent接收查询] --> B{能否找到足够数量(NR)的目标代理?};
    B -- 是 --> C[直接向目标代理发出查询];
    B -- 否 --> D[请求PA多播查询];
    D --> E[PA多播查询到社区内所有IR代理];
    E --> F{目标代理是否有相关信息?};
    F -- 是 --> G[返回<YES, 最大文档得分, 相关文档数量>];
    F -- 否 --> H[返回<NO>];
    G --> I[PA收集答案并按最大文档得分降序排列目标代理];
    H --> I;
    I --> J[查询发送者IR代理向列表中的目标代理发出查询];
    J --> K[目标代理直接返回检索结果];

表1展示了内容文件以及两个历史记录(Q/RDH和Q/SAH)的结构:
| 文件类型

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
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