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基于深度学习的交通运输行业数据自动分级方法研究: 收藏
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引用; 《应用科技》2024年第2期51卷 145-150页; 作者：王继晔张少博叶润泽张绍阳陕西省交通运行监测中心陕西西安710075 长安大学信息工程学院陕西西安710064 西安电子科技大学党委组织部陕西西安710071; 为促进交通运输行业信息系统互联、保障数据安全,进而推动行业健康发展,本文对交通运输行业中的数据共享和自动分级方法进行研究。本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)–双向门控循环单元(bidirectional gating re...; 为促进交通运输行业信息系统互联、保障数据安全,进而推动行业健康发展,本文对交通运输行业中的数据共享和自动分级方法进行研究。本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)–双向门控循环单元(bidirectional gating recurrent unit,BiGRU)–胶囊网络(capsule network,CapsNet)模型的数据类别判定方法,设计并实现了交通运输信息资源目录系统中数据的自动分级模块,完成了行业领域下的数据自动分级。实验结果表明本文算法的准确率和F1值分别达到了70.48%和70.16%,明显高于现有的几种主流模型,可以有效提高数据分级的效率。; 来源：详细信息评论

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