论量词“束”和“捆”的语义性质

量词“束”和“捆”在过程性上存在着差异。从起点看，“束”用于较细的长条物，“捆”用于较粗的长条物；从途径看，“束”为束缚而成，“捆”为捆绑而成；从终点看，“束”的集合体为细长状，“捆”的集合体为粗大状。“束”和“捆”的差异虽然在本质上是共时的，但也和语言的历史发展密切相关。     

元学习策略及性能评价

为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系统的偏差.在加州大学提供的标准数据集上对元学习策略进行了实验研究,结果表明:与多数投票、最大规则、最小规则等融合方法实现的多分类器系统相比,并行和串行组合在所用数据集上的平均分类错误率可分别降低39.12%和40.56%,且在n分交叉验证中n值的增加并不能改进分类性能,串行组合中的基分类器的顺序对分类错误率没有显著影响.     

图像检索中基于标记与未标记样本的主动学习算法

为解决监督学习过程中训练样本集过小问题，提出一种未标记样本辅助学习与主动学习相结合的学习方法．基于用户已标记样本与数据库内未标记样本，利用EM算法得到初始朴素贝叶斯分类器与初始假设；主动学习算法寻找数据库内对于优化学习过程最有用的样本请求用户标记；算法根据用户反馈，迭代更新已有查询概念，直至用户满意为止．实验表明，本文算法能够显著提高学习器的效率和性能，并可快速收敛于用户定义的查询概念．     

基于贝叶斯分类算法的安全检测

准确率和效率对一个入侵检测系统来说是至关重要的。介绍了分类的模型及其评价方法,采用基于贝叶斯算法的分类模型,给出了入侵检测系统的基本框架及实验结果。     

基于粒子群优化的设备状态分类器设计

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用粒子群优化算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态。结果表明,基于粒子群优化的神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况。该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具。     

纺织品表面纹理的图像分析方法

回顾了用于纺织品表面纹理的图像分析方法,其中着重介绍了纺织品表面纹理特征的描述方法、分析方法和模式分类方法,并以一些常用纺织品为对象,对这些方法的有效性作了比较。     

晶体会聚偏光干涉图的探讨

依据光线在晶体中的传播规律和光波的干涉原理，通过定性和定量的分析，解释了会聚线偏光经过单轴晶体时所形成干涉图的原因。     

空间组合荷载下薄壁杆件侧向失稳问题的研究

应用薄壁杆件各阶的迦辽金方程组，对空间组合荷载下复杂截面杆件侧向失稳问题作了分析和研究，并以简支工字梁侧向失稳为实例进行计算。结果表明，采用该方法计算过程便捷，计算结果精确有效。     

一个基于粒子群算法的淋巴瘤形态参数分类器

对自适应粒子群算法引入变异算子,并对其进行改进,将其应用到淋巴瘤形态参数的分类问题上.主要讨论了基于粒子群算法的淋巴瘤形态参数分类器的编码、适应度函数的构造及分类器的设计.实验结果表明,该方法能有效地进行淋巴瘤细胞形态参数的分类.     

TAN分类器及其应用

主要介绍了贝叶斯网络分类器中的TAN分类器的模型、构造方法及分类方法.通过对参加2006年6月大学英语四级考试同学的学习情况及考试成绩的问卷调查获得数据,采用Hold-out检测方法,即取出其中2/3的数据集作为训练集,另外1/3数据集作为测试集,构造TAN分类器,检验分类器的分类效果.并通过与朴素贝叶斯分类器分类效果的对比实验,证明TAN分类器是分类效果较好的分类器.