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网络用户评论的情感分歧度量化算法研究

情报学报 2020年第4期39卷 427-435页

作者：徐健吴思洋中山大学资讯管理学院广州510006

从情感分歧角度出发,为网络用户评论情感分析提供新的研究方法和视角。借鉴已有的5种差异度、离散度计算公式,融入情感元素,应用于情感分歧度计算场景,分别得到基于情感值差、标准差、变异系数、信息熵、情感分布概率的5种情感分歧度量... 详细信息

从情感分歧角度出发,为网络用户评论情感分析提供新的研究方法和视角。借鉴已有的5种差异度、离散度计算公式,融入情感元素,应用于情感分歧度计算场景,分别得到基于情感值差、标准差、变异系数、信息熵、情感分布概率的5种情感分歧度量化算法,并且基于情感的正负值特点,提出基于正负情感比值的情感分歧度量化方法。在网络用户评论情感分析的基础上,利用这6种情感分歧度量化算法对用户评论进行情感分歧度量化,并对各种情感分歧度算法量化结果进行对比分析。实验结果表明,情感分歧度量化算法可实现对网络用户评论情感分歧度的量化;不同分歧度量化算法在适用性和区分度等方面的特点存在差异。

关键词：情感分析情感分歧度电影评论量化算法

一种适用于低速率语音编码系统的基音周期量化算法

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信号处理 2005年第3期21卷 271-274页

作者：朱文育郭莉王炳锡解放军信息工程大学郑州450002

本文提出了一种适用于低速率语音编码系统的基音周期量化算法。该量化器由一个无记忆均匀量化器和一个差分量化器组成。其中,一个量化器直接量化对数基音周期,另外一个量化器对当前的待量化的对数基音周期与前一个已量化的对数基音周期... 详细信息

本文提出了一种适用于低速率语音编码系统的基音周期量化算法。该量化器由一个无记忆均匀量化器和一个差分量化器组成。其中,一个量化器直接量化对数基音周期,另外一个量化器对当前的待量化的对数基音周期与前一个已量化的对数基音周期的差分值进行量化。两个量化器的输出结果择优传送到解码器。该方法利用语音信号中的冗余特性和人耳的听觉特性获得了一个高效的量化算法。实验结果表明,该算法对基音周期的量化只用4比特而不降低合成信号的听觉质量。

关键词：语音编码系统基音周期量化算法低速率适用量化器输出结果听觉特性语音信号合成信号对数解码器差分人耳

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H.264变换编码和量化算法的研究

计算机工程与应用 2004年第3期40卷 33-36,52页

作者：倪伟郭宝龙陈龙潭冯宗哲西安电子科技大学机电工程学院西安710071

H.264是ITU和ISO联合制定的新一代视频编码标准,在多方面做出了改进。H.264标准中采用了4×4块的整数变换编码算法,有效地降低了编解码的运算量,且不存在反变换的匹配误差,精度更高。该文详细分析了整数变换编码的构造原理和H.264标准... 详细信息

H.264是ITU和ISO联合制定的新一代视频编码标准,在多方面做出了改进。H.264标准中采用了4×4块的整数变换编码算法,有效地降低了编解码的运算量,且不存在反变换的匹配误差,精度更高。该文详细分析了整数变换编码的构造原理和H.264标准中先后采用的两种整数变换编码算法,阐述了与变换编码相关的量化过程。实验结果证明新的整数变换编码算法能够有效地提高编解码系统的整体性能。

关键词： H.264 视频编码离散余弦变换量化算法整数变换编码

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快速低密度校验码迭代译码量化算法

西安电子科技大学学报 2002年第3期29卷 338-342页

作者：贺玉成孙韶辉慕建君王新梅西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室陕西西安710071

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法 ,其中量化电平标号作为定点算术操作数 ,运算由寻址表完成 ,中间计算以较高精度包含在表中 .该算法具有明显低的时间复杂度 ,应用对称特性 ,可以显著降低所需存储容量 ;在不增加复杂度的... 详细信息

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法 ,其中量化电平标号作为定点算术操作数 ,运算由寻址表完成 ,中间计算以较高精度包含在表中 .该算法具有明显低的时间复杂度 ,应用对称特性 ,可以显著降低所需存储容量 ;在不增加复杂度的前提下 ,可以方便地实现均匀及各种为改进性能而设计的非均匀量化方案 ;适当增加复杂度还可实现时变译码 .该算法使低密度校验码在实际通信系统中的应用成为可能 ,同时它也用于实现快速仿真系统 .仿真结果表明 ,6bit非均匀量化优于均匀量化 0 2dB ,低信噪比时已经接近连续译码 ,而高信噪比时比连续译码差 0 2dB .合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能 ,高信噪比时甚至优于连续译码 .

关键词：置信传播迭代译码低密度校验码 Turbo码量化算法

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基于电力系统风险评估的灾害预警量化算法

南方电网技术 2015年第5期9卷 53-58页

作者：王睿喆张建华刘文霞华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

提出一种基于电力系统风险评估的灾害预警量化算法。该算法首先根据电力系统元件的历史故障数据和天气数据计算电力系统的事故发生概率;其后通过效用函数进行评价,构建事故后果严重度模型;然后根据事故发生概率和事故后果严重度模型计... 详细信息

提出一种基于电力系统风险评估的灾害预警量化算法。该算法首先根据电力系统元件的历史故障数据和天气数据计算电力系统的事故发生概率;其后通过效用函数进行评价,构建事故后果严重度模型;然后根据事故发生概率和事故后果严重度模型计算风险指标;最后基于风险指标集和由指标标度法确定的指标权重,算得综合风险评估值,并对该综合评价指标值与各等级电网安全风险的取值范围进行比较以确定电力系统当前的安全风险等级,从而达到预警目的。

关键词：风险评估灾害预警量化算法指标权重估值风险等级

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关于色彩聚类量化算法的性能分析

计算机应用与软件 2004年第11期21卷 88-89页

作者：王燕浙江警官职业学院信息管理系杭州310018

本文在讨论了几种关于色彩量化的聚类算法思想的基础上 ,分析了它们的算法性能 ,着重分析了统计聚类算法。并对统计聚类算法进行了改进 ,通过实验表明这种算法是一种性能较好。

关键词：色彩量化聚类算法复杂度性能分析算法性能量化算法

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非圆齿轮齿廓单点误差的量化算法

机械设计与研究 2017年第4期33卷 68-71页

作者：戴剑青王生泽上海市东华大学机械工程学院上海201620

很多人在评价非圆齿轮误差大小的时候会沿用圆柱齿轮误差检测的方法,通过测量分度圆上相关点的几何位置或类似的综合测量仪来描述误差的大小。文中在研究了非圆齿轮特殊的几何特征后结合独创的齿廓算法提出一种新颖的非圆齿轮加工误差... 详细信息

很多人在评价非圆齿轮误差大小的时候会沿用圆柱齿轮误差检测的方法,通过测量分度圆上相关点的几何位置或类似的综合测量仪来描述误差的大小。文中在研究了非圆齿轮特殊的几何特征后结合独创的齿廓算法提出一种新颖的非圆齿轮加工误差的量化评判算法,并且该算法也解决了被检测点在理论齿廓"关联点"的位置问题,证明了非圆齿轮实际齿廓每一个点的关联点都不尽相同,这也符合非圆齿轮不同位置的的齿廓及同一齿廓的左右齿形都不相同的特性,并且这一量化算法也为非圆齿轮误差领域的分析研究提供了一种强大工具。

关键词：非圆齿轮齿廓算法量化算法误差

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移动云计算簇间波动离散数据均匀量化算法

科技通报 2015年第10期31卷 205-207页

作者：欧群雍郑州工业应用技术学院信息工程学院郑州451150

移动云计算成为一种新兴的数字信息处理技术,是移动通信数据信息处理的重要工具。在移动云计算中,对路由转发分簇簇间的波动离散数据进行量化处理是提高云计算并行数据分析效率的关键。传统方法采用时延估计方法进行量化处理,当用户信... 详细信息

移动云计算成为一种新兴的数字信息处理技术,是移动通信数据信息处理的重要工具。在移动云计算中,对路由转发分簇簇间的波动离散数据进行量化处理是提高云计算并行数据分析效率的关键。传统方法采用时延估计方法进行量化处理,当用户信道分配出现时滞时,量化性能较差。提出一种基于贝叶斯粗糙集估计的移动云计算簇间波动离散数据均匀量化算法。构建移动云计算数据分簇模型和信道模型,进行波动离散数据采集,按照Logistic模式选择路径,得到移动云计算簇间波动离散数据均匀量化的最优概率密度,构建贝叶斯粗糙集均匀量化优化目标函数,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现对移动云计算簇间波动离散数据的特征分类,对波动离散数据的量化效果较好,从而提高了云计算的并行计算效率。

关键词：云计算量化算法叶斯粗糙集

基于信息增益的量化算法及其在决策树中应用的研究

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基于信息增益的量化算法及其在决策树中应用的研究

作者：邓蓓蓓广东工业大学

学位级别：硕士

数据挖掘广义上指的是从现存的海量数据中通过智能的手段提取出隐藏的、具有价值的模式或者规律、知识等一系列复杂的挖掘过程,在如今这个大数据时代,数据挖掘这一面向应用的技术从产生就在各行业发挥了非常重要的作用,而且拥有着影响... 详细信息

数据挖掘广义上指的是从现存的海量数据中通过智能的手段提取出隐藏的、具有价值的模式或者规律、知识等一系列复杂的挖掘过程,在如今这个大数据时代,数据挖掘这一面向应用的技术从产生就在各行业发挥了非常重要的作用,而且拥有着影响企业发展的能力。其中对于数据挖掘而言,分类是其中重要的一项技术。目前,分类已广泛应用于多个领域,如教育、金融、医疗等行业。分类具有决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法等方法,在这当中,决策树分类算法因为理论基础简单、容易理解掌握等优点而被广泛研究与应用。本文主要是围绕对连续数据的量化算法、量化后对决策树算法分类精确度的影响进行展开研究,其主要研究内容和研究成果如下：第一,针对目前国内外对决策树分类算法、聚类算法的研究现状以及比较决策树分类算法、聚类算法的研究现状(详见第一章)。第二,分别对决策树分类算法、聚类算法的相关概念进行介绍(详见第二章)。第三,提出基于信息增益的量化算法及信息增益与聚类算法相结合的量化算法,统称为基于信息的量化算法(详见第三章)。第四,在实验的基础上实现提出的量化算法,并把量化后的数据应用在决策树上,对比经决策树分类后输出的分类精度,并分析这些量化算法各自的优势。首先,使用改进的量化算法对数据集中的连续属性值计算信息增益、离散化处理;其次,再运用决策树算法对其进行分类,记录分类准确度;然后,对比分析决策树的分类准确度,观察改进后分类准确度是否提高,并以分类准确度为衡量标准,选择分类准确度最高对应的量化算法作为该数据集的最佳量化方法(详见第四章)。第五,在Eclipse平台上进行实验,使用Java语言实现量化算法,把数据集存入数据库Mysql,数据集来源于UCI数据集,实现数据的量化,得到量化后的数据集,再利用数据挖掘平台Weka的决策树分类算法C4.5源码对量化后的数据进行分类,得到分类后的准确度,比较改进前后的分类准确度(详见第四章)。

关键词：数据挖掘决策树算法量化算法分类精确度