13、数字图书馆领域的MTCC应用解析

数字图书馆领域的MTCC应用解析

1. 数字图书馆系统相关介绍

数字图书馆系统包含多种类型,其中GESIS的Solr安装与之前介绍的数字图书馆不同,它是一个搜索服务器,而非数字图书馆。其仅提供基于HTML的最小用户界面,支持向系统提交查询并提供系统操作统计信息。GESIS Solr安装包含与Sowiport和IREON门户相同的文档集合,用于自动化搜索任务和复杂查询,无需数字图书馆的全部功能。它代表了数字图书馆底层基础设施的一部分,我们探讨MTCC能否用于测试数字图书馆的此类子系统以及图书馆本身。

2. 测试相关服务和步骤
2.1 被测系统的操作

通过检查测试集来确定相关系统家族的测试相关功能和步骤。这些测试集来自之前定义的手动和自动化测试,手动测试由领域专家指定,包含系统的可测试故障。数字图书馆最重要的功能是文档搜索和搜索结果展示,此外,查询细化选项也很重要。MTCC必须包含代表这些功能及其与用户交互的模型,还需具备对检索测试进行建模的能力。
- 搜索功能建模 :MTCC应用于数字图书馆时,需包含表示制定查询并提交到系统的功能模型,该模型要涵盖系统提供的所有搜索选项。
- 结果列表处理 :提供表示结果页面中潜在相关文档列表的功能,以及进一步细化该列表或与之交互的功能。
- 用户交互建模 :包含与搜索表单的交互,如输入搜索词、选择过滤值或与结果列表中的文档代理交互。
- 搜索细化功能
- 导航器 :Sowipor

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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