基于Spark的社交网络特性分析

随着互联网对社会的持续渗透,社交网络得到了迅猛发展,也成为研究的一个热点.在大数据时代,社交网络具有数据量极大的特点,传统的分析技术不能胜任.利用Spark分布式计算系统,进行了社交网络的特性分析.     

基于进化模糊规则的Web新闻文本挖掘与分类方法

针对现有Web新闻文本分类方法准确率低且不能适应文本类型变化的问题,提出一种基于进化模糊规则的Web新闻文本挖掘和分类方法.首先,对每篇Web文本进行术语提取,并利用词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法过滤掉一些具有较低描述能力的术语.然后,基于计算收集到的新的新闻文本内容与类别之间的余弦距离,利用eClass0分类器创建和更新模糊规则的数量和属性.最后,根据模糊规则推理和余弦距离进行文本分类.实验结果表明,该方法具有较高的正确分类率,且能够自适应Web新闻文本类别的变化.     

基于表面凹凸度的未知物体分割识别方法

为了使机器人在人们的生活中更加普及和大众化,并从一定程度上优化机器人对周围环境的认知功能,设计了一种利用目标物体表面凹凸度对该物体进行分割识别的方法.该方法对目标物体局部表面凹凸性的两类判定方法展开了系统性的探讨和分析,将连续局部表面凹凸度对布尔型判定进行替换,利用表面凹凸度和法方向信息这两个要素设计了一类全新的分割权重运算方法,进而为输入场景构造相应的无向带权图,在这之后结合快速图分割算法获得相应的目标物体.实验结果表明,本文方法与基于凹凸性的判定方式相比,基于凹凸度的量化衡量在针对测量噪声和计算误差中具有的鲁棒性更好,实际分割结果比单一结合了法方向的实验结果好,更符合实践需求.