结合相关类别信息的大规模文本层次分类研究

深层分类模型是一种解决大规模文本层次分类问题的有效范式。本文基于该范式提出一种改进型模型,首先将一种新方法用于单独评价搜索阶段的效果;然后利用类别和文档信息共同选择候选类别;最后基于类中心训练Rocchio分类器,同时利用相关类别的分类结果确定最终类别。在ODP数据集上的实验表明,相对于最新型的深层分类方法,该模型具有一定优势。     

投影寻踪模型中投影指标的改进

针对文本分类问题及投影寻踪降维的特点,对投影寻踪模型中投影指标进行改进,给出了新的投影指标.对不同的投影指标进行相应的对比实验,实验结果表明:改进的指标不仅充分利用投影寻踪降到超低维的特点,而且对文本分类的性能有了较大地提高.     

文本分类中的类别信息特征选择方法

随着网上电子文档的急剧增长,文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要．特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难,从而降低分类嚣的泛化能力,出现“过学习”的现象．因此,文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提．提出一种基于类别信息的特征选择方法,谊方法在尽量保留文档信息的同时,考虑了文档的类别信息．实验表明,这种方法的分类性能比较好,特别是在微平均指标上,与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高．     

资源池安全接入管理关键技术研究

为保证在虚拟机中的桌面或服务器操作系统的安全运行,将安全工作划分为6个子任务,提出了以虚拟机管理器工作机制为技术基础、利用代理技术实现主控服务器和宿主服务器之间安全管控与审计,同时提出了虚拟机安全隔离的设计机制,从运行、CPU、内存、存储和网络5个方面分析了虚拟机的隔离方式,有效地实现了终端的安全接入管理与隔离运行,为安全审计、抗逃逸攻击等提供了基础安全保障机制.     

鄱阳湖水位动态预测模型

鄱阳湖集江西省内五河(赣江、抚河、信江、饶河和修水)之来水，全省各地降水的多寡对鄱阳湖水位的影响很大。1998年汛期全省出现了两次连续大暴雨过程。第二次大暴雨过程致使鄱阳湖区洪水泛滥，洪涝成灾，造成了国家和人们的重大损失。为了提前做好预防，我们根据历史数值，采用逐步回归^[1,2,3]的方法建立鄱阳湖区域及上游降水与鄱阳湖水位关系模型。通过对相应假设进行F检验以及使用模型进行鄱阳湖短期水位的预测检验表明，模型选择的因子较为合理，模型的预测精度较高，效果较好。因此我们认为模型是合理可行的。     

一种基于潜在语义结构的文本分类模型

潜在语义索引(LSI)模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题,并能过滤一部分文档噪音.然而在LSI模型中,一些对分类贡献大的特征,由于其对应的特征值小而被滤掉.针对这一问题,文中提出了一种扩展LSI模型的文本分类模型.该模型在尽量保留文档信息的同时,增加考虑了文档的类别信息,从而能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构.     

基于PageRank的Markov网络信息检索扩展模型

传统的查询扩展技术大都依据单个查询词的相关性来扩展查询词,忽略了查询词之间的相关性以及查询扩展词的不同重要程度,使得扩展效果不佳。针对此问题,提出了一种基于PageRank算法的查询扩展模型,该模型在Markov网络检索模型的基础上,从查询本身出发,将所有与查询相关的词组成Markov查询关联子网,在此子网上应用PageRank算法来计算候选扩展词的权重,由权重序来确定扩展词的选取,排名前列的扩展词进入检索阶段,消除噪音,提高检索效率。在标准数据集上的实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善检索效果。     

基于QE的机器翻译重排序方法研究

该文提出了一种融合BERT语境向量的多模型集成的翻译质量估计方法,以及基于译文质量估计的多候选译文重排序方法,实验结果表明,这2种方法均取得了较好的实验效果.     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题,提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系;然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系,证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题;还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例;最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索,得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明,基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。     

摩托车的点火原理

摩托车中的发动机为汽油机。汽油机开始做功冲程时,汽缸中的汽油——空气混合气要靠火花塞点燃,但是摩托车蓄电池的电压只有6V(或12V),不能在火花塞中产生电火花。为此,要使用如图所示的点火装置。这个装置的核心是一个变压器,它