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随着BERT等预先训练模型获得越来越多的关注，从数据增强实验到改进模型数学原理，大量的研究已经进一步提高了它们的性能。在本文中，作者提出了一种简洁有效的方法，在保持几乎相同的计算成本的情况下，利用标签嵌入技术来提高BERT的文本分类性能。在6个文本分类基准数据集上的实验结果证明了其有效性。 文本分类是自然语言处理(NLP)中的一个经典问题。任务是将预定义的类或多个类注释到给定的文本中，其中文本表示是一个重要的中间步骤。 为了学习更好的文本表示，已经开发了各种神经模型，包括卷积神经网络模型，循环神经网络模型和注意机制。预训练模型在文本分类方面也非常有利，因为它们通过避免从零开始来帮助简化训练过程。其中一组方法专注于单词嵌入，如word2vec和GloVe；另一种方法专注于上下文化单词嵌入，从CoVe到ELMo、OpenAI GPT、ULMFiT和BERT。 BERT在各种NLP任务中取得了特别令人印象深刻的表现。随着它的成功，通过对大量数据进行预训练的模型，如ERNIE、RoBERTa、UniLM和XLnet，由于其学习情境表示的能力而变得流行起来。这些模型基于多层双向注意机制，并通过MASK预测任务进行训练，这是BERT的两个核心部分。继续研究BERT的潜力仍然很重要，因为新的发现也可以帮助研究BERT的其他变体。在这项工作中，作者提出了一种简单而有效的方法来提高BERT的文本分类性能，通过类别标签的文本（如“世界”、“体育”、“商业”和“科学技术”）来增强上下文表示学习，同时不改变原始的编码器网络结构。本文的主要贡献如下: 图一展示了论文算法的大致结构，受句子对输入的启发，作者将标签文本与输入文本用[SEP]进行拼接，标签文本与输入文本用不同的片段向量(segment embeddings)表示。 后面同正常文本分类相同，通过整体[CLS] embedding，图片中为 接上tanh线性层进行分类，通过交叉熵损失训练。举例：假设有三个类别---体育、美食、 人物。「马德里竞技」视角下这三类最后都是抽象的，为A/B/C，若训练时「体育美食人物+马德里竞技」--->体育，则模型能学习到「竞技」「体育」之间的关系，即利用label的文本信息。 除了单个文本输入之外，作者对于句子对输入没用用[SEP]字符拼接标签文本与输入文本，因为前后不是自然句，不像NSP任务，这种方式记为 w/o[SEP] 除了使用文档将标签的原始文本编码到BERT中外，作者还实验为每个类选择更多的单词作为代表，从而扩大了Lj中标记的数量。通过tfidf 标签文本增强来进一步提高我们的模型的性能。使用基于WordPiece的Bert Tokenizer来对文本进行分词，然后计算每个subword的平均tf-idf得分，最后将前5、10、15或20作为补充标签文本到相应的类。 其中AGNEWS包含四种类别，DBpedia包含14种类别，在线infer的时候也要加上这些前缀，会带来一定开销，所以label也不宜多，性能折中。同时，过多的label引入，也可能带来分类效果的下降。 可以明显的看到不对句子pair input作区分w/o [SEP]取得了更好的效果。NSP任务在Bert pretrain阶段是用于预测下一个句子的。当我们将标签序列与输入文档连接时，[SEP]标记将非自然语言序列与自然语言句子组合在一起。这种差异可能导致了前训练和BERT微调之间的偏斜度，导致性能下降。
数字图像处理方面了解的了。
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
给你意见，给你参考
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这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
有一个诚梦计算机毕业设计，他们主要就是做这一类的，可以考虑下。
去看（计算机科学与应用）这样的论文~~~
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
你参照着写一下就行了计算机毕业设计(合集一)计算机毕业设计(合集二)计算机毕业设计(合集三)计算机毕业设计(合集四)计算机毕业设计(合集五)
通过遥感变化信息检测方法对两时相遥感影像进行处理分析后，得到 “变化信息”影像，同时为了便于后续震害信息的识别，需要把这些变化信息从复杂的环境背景中提取出来，得到一个仅包含变化信息的二值影像，这里就需要用到图像分割 ( ImageSegmentation ) 技术。图 像 分 割 包括 手 动分 割 和 自动分割两种，手动分割是指操作者利用相关的经验进行小图斑的合并、提取和取舍，但是对于大区域遥感影像来说，手工操作工作量大、效率低、速度慢、周期长、容易漏掉小图斑，并且分割图斑的边界容易受到操作者的主观控制，对精度的影响也较大，所以本研究中的图像分割一般指的是自动分割。
退化废弃地遥感信息提取研究
从 20 世纪 70 年代起，图像分割方法一直受到各国学者的关注，至今已经提出了很多种分割方法，FuK. S. ( 1981) 将分割方法分成阈值分割、边缘分割和区域分割，实际上区域分割包含了阈值分割。蔡殉、朱波 ( 2002) 则将图像分割方法分成更多的类别，包括阈值分割、彩色分割、基于模糊集法、深度分割、像素分割、区域增长法，其中彩色分割、深度分割和像素分割都属于阈值分割。
由于现今遥感变化信息检测还处于像元级别 ( 钟家强，2005) ，通过不同检测方法，对灰度、彩色影像进行处理变换，使得变化信息的灰度 ( 像素值) 和色彩信息得到加强，通常表现出灰白色 ( 图 4 － 8、图 4 － 9) 和亮绿色 ( 图 4 － 11) ，与周围地物的色标不协调，可以通过确定相关的变化阈值把变化区域分割出来。但是由于变化信息受到太阳辐射、大气干扰、传感器参数、空间分辨率、光谱分辨率以及季节差异等因素影响，变化图斑的灰度有时在一定的范围内波动，增加了变化信息精确分割的难度，这使得变化阈值的确定显得尤为重要。
( 一) 变化影像特征分析
通过多时相遥感变化信息检测方法得到的灰度或彩色影像通常具有以下特征: ① 影像中光谱特征复杂，包含的地物类型众多，但是变化信息和背景环境的光谱性质不一致。② 灰度影像的变换信息图斑一般分布在灰度轴的两端 ( 就是较亮的区域) ，不过有时也可能位于暗端，极少数情况下也可能位于两者之间，这要根据具体的遥感数据和采用何种检测方法来定; 彩色影像变化信息图斑一般为亮绿色，是否能够和周围地物类型明显区分要根据实际情况而定。③ 变化信息图斑内部的灰度值比较均匀，但是会在一定范围内波动，所以图像分割时很容易丢失细小的图斑。④ 变化信息图斑之间灰度特征比较相似 ( 一致) ，但是纹理特征的差别通常较明显，因为变化信息的图斑可能属于不同的地物类型，所以通常不能用纹理信息来分割变化信息图斑。⑤ 由于非人为控制的因素，影像中不可避免地存在一些噪声信息，这些噪声信息一般表现在与变化信息图斑接近的小图斑( 图 4 － 9 表现得特别明显) ，所以分割的时候要区分哪些是变化信息图斑，哪些是噪声图斑。⑥ 对于不同的环境和区域，变化信息图斑是服从随机分布的，有的地方稀疏，有的地方密集。
( 二) 单阈值区域分割法
单阈值区域分割是一种简单有效的图像分割方法，其用一个阈值将变化图像的灰度级分为两个部分: 变化与未变化。其最大特点是计算简单，在重视运算效率的应用场合 ( 例如用于硬件实现) 得到了广泛应用 ( 冯德俊，2004) 。一般是利用图像的灰度直方图来确定分割阈值。在计算分割阈值时，常在去除噪声的基础上将灰度直方图包络成一条曲线，如果图像上有多个特征区域，其直方图就会出现多个峰值，每个峰值对应一个特征区域，而谷底值点就为分割阈值，用以划分不同的特征区域。
复杂图像的目标和背景的灰度值时常有部分交错，为了在分割时使这种错误分割的概率最小，需要寻找出最优的分割阈值，所以单阈值区域分割法也叫最优阈值法，意指能够使分割误差最小。图像的灰度直方图可以看成是像元灰度值的概率分布密度函数，假设一幅图像仅含有目标和背景两个主要的灰度值区域，那么其直方图就表示对应目标和背景两个单峰值的概率分布密度函数之和，如果已知密度函数的形式，就可以计算出使误差最小的最优阈值。其计算原理如下:
假设一幅含有高斯噪声的图像，其背景和目标的直方图(概率密度函数)分别为pb(z)和po(z)，那么整个图像的混合概率密度p(z)为(章毓晋，2001):
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:σb和σo分别为背景和目标均值的均方差;μb和μo分别为背景和目标的平均灰度值;pb和po分别为背景和目标区域灰度的先验概率，二者之和为1。如果μb＜μo，需要确定阈值T，将小于阈值的分割作为背景，大于阈值的分割作为目标，假设将目标像元错误地划分为背景以及把背景错误地划分为目标的概率分别为Eb(T)和Eo(T)，则总的误差为两者之和E(T)。为了使该误差最小，将总误差对T求导数，并令导数为零，得到
退化废弃地遥感信息提取研究
将该式代入式(4－3)，可得二项式
退化废弃地遥感信息提取研究
求解该二项式得到最优阈值
退化废弃地遥感信息提取研究
最优阈值T的选取原理如图4－12所示，其原理可以概括为:将经过平滑去噪后的直方图看成一条曲线h(x)，最优阈值T必须满足以下两个条件:
退化废弃地遥感信息提取研究
图4－12 最优阈值选取原理
设原始图像 f( x，y) 的灰度值范围为 G =［0，L －1］，用最优单阈值法把图像分成两类，最优分割阈值为 T ( 0 ＜ T ＜ L －1) ，分割后生成的二值影像为 g( x，y) :
退化废弃地遥感信息提取研究
本研究在 EＲDAS 软件下利用空间建模语言 ( SML) 实现了单阈值 ( 最优阈值) 法，分别分析了图 4 －8、图 4 －9 和图 4 －11 变化影像的直方图分布情况 ( 图 4 －13) ，并进行了最优阈值区域分割，把得到的三幅二值变化信息影像取合集，即把三幅影像相加，保留所有大于 1 的像素点，最后得到变化区域二值影像，如图 4 －14 所示。
图 4 －13 三幅变化影像的直方图曲线
图 4 －14 单阈值法提取的变化信息二值影像( 白色区域为发生变化的区域)
图 4 －15 双阈值模糊识别法计算流程
(三)双阈值模糊识别分割法
由于单阈值区域分割法只有一个全局阈值参与影像分割，然而影像受到大气、噪声、光照以及背景灰度变化的共同影响，导致了变化信息的灰度值总是在一定范围内波动，常常出现变化信息和噪声以及其他地物类别交错的现象。在这种情况下，单阈值区域分割难以满足精度的要求，如何区分出其中的变化信息?本研究提出了双阈值模糊识别分割法，其流程如图4－15所示。
利用变化图像的灰度直方图计算得到两个阈值T1和T2，并且T1＜T2，然后利用双阈值法对变化图像进行分割(DaneKottkeetal.，1989、1998)，将图像f(x，y)分割为三个类别:背景、不确定类、变化信息:
退化废弃地遥感信息提取研究
对其中不确定的像元保留其灰度值不变，利用模糊识别算子构建目标函数，分别计算出该像元属于两种不同类别(背景和变化信息)的模糊隶属度，通过比较两种隶属度的大小判断其归属(把它归类到隶属度大的那一类当中)，划分到背景与变化信息当中，直到完成所有不确定像元的划分，即完成了整个分割过程。
1.双阈值T1和T2的计算
核心阈值T1的计算按照公式4－5的单阈值(最优阈值法)区域分割法得到。核心阈值T2则是利用灰度直方图中大于T1阈值的像元灰度求平均值得到。
设影像的灰度值在0到255之间(8维图像)，利用离散积分的原理来计算灰度的均值。如果利用单阈值法计算出来的最优阈值为T1，那么核心阈值T2的计算公式如下:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:ni表示变化图像中灰度为i的像元出现的个数。
2.模糊识别算法
模糊识别算法的基本思想如下(李希灿等，2003、2008):
首先将样本集规格化，就是把样本集的特征值规格化到0到1之间，设样本特征值y规格化为x，样本集n个样本划分为C个类别，则模糊识别矩阵为
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:Uhj为样本j归属于第h类的相对隶属度，h=1，2，…，C，且应当满足以下条件:
退化废弃地遥感信息提取研究
设C个类别的特征值为标准指数或模糊聚类中心指标，则C个类别的中心指标向量为:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:Sh为第h类的中心指标，0≤Sh≤1且h=1，2，…，c，为了求解最优模糊识别矩阵U和模糊最优中心指标S，建立目标函数(李希灿，1998):
退化废弃地遥感信息提取研究
式4－14的意义是:样本集对于全体类别的加权广义海明距离平方和为最小。显然，在不分类别(h=1，Uhj=1)的情况下，该公式变为通常的最小二乘最优准则。在式4－14的目标函数下，计算出最优模糊划分的隶属度和中心指标向量:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:u*hj为样本j隶属于h类的隶属度。
3.分割归类
通过构造的目标函数(隶属度函数)，分别计算出每个像素点属于“目标”(变化信息)和“背景”(非变化信息)的隶属度，并把它分入到隶属度大的那一类当中，从而完成图像分割的过程。
图4－16 双阈值模糊识别分割法二值影像
(白色区域为变化信息)
通过在EＲDAS下利用空间建模语言(SML)实现该分割算法，分别将图4－8、图4－9和图4－11变化图像作为输入对象，进行双阈值模糊识别分割，得到的二值变化图像取合集最终结果如图4－16所示。从图4－16中可以看出，双阈值模糊识别分割法能够在一定程度上消除单阈值区域分割法中混杂在变化信息中的离散噪声和个别地物类型，使变化信息更加准确、集中，从而提高了分割的精度。实践证明，双阈值模糊识别分割法有着坚实的理论基础，并且在实际变化信息的分割中能够取得很好的效果，是一种可行、可靠的图像分割自动算法。
我能帮你写的。要有全局观念，从整体出发去检查每一部分在论文中所占的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰当，篇幅的长短是否合适，每一部分能否为中心论点服务。比如有一篇论文论述企业深化改革与稳定是辩证统一的，作者以浙江××市某企业为例，说只要干部在改革中以身作则，与职工同甘共苦，可以取得多数职工的理解。从全局观念分折，我们就可以发现这里只讲了企业如何改革才能稳定，没有论述通过深化改革，转换企业经营机制，提高了企业经济效益，职工收入增加，最终达到社会稳定。(二)从中心论点出发，决定材料的取舍，把与主题无关或关系不大的材料毫不可惜地舍弃，尽管这些材料是煞费苦心费了不少劳动搜集来的。有所失，才能有所得。一块毛料寸寸宝贵，舍不得剪裁去，也就缝制不成合身的衣服。为了成衣，必须剪裁去不需要的部分。所以，我们必须时刻牢记材料只是为形成自己论文的论点服务的，离开了这一点，无论是多少好的材料都必须舍得抛弃。
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
数字图像处理方面了解的了。