军事用语语义泛化缘由探析

军事用语语义泛化的原因主要有两点:一是从语言系统外部来看:主要与语用环境的相似、言语修辞活动、言语交际中的心理因素等社会文化语用条件有关联;二是从语言系统内部来看,主要与语言的经济性原则密切相关。     

熵的泛化及广义熵的应用

讨论了熵概念深化、泛化的过程及广义熵在科研和实践中的应用，分析了熵外延的一般方法与内涵。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

循环流化床锅炉燃烧过程的小波建模研究

针对高维非线性系统，分析了基于多分辨分析的正交小波网络的建模能力。并用于循环流化床锅炉燃烧过程的动态建模，根据现场采集的实时数据进行网络训练和泛化实验。理论分析和实验结果表明网络具有良好的辨识精度和泛化能     

上海民俗的泛化及其发展

民俗文化随社会历史的变化而发生变化。都市民俗文化的变迁主要表现“泛化”，泛化的根源在于历史原因、民风变革、心理原因、科技进步等。     

基于随机森林的文本分类模型研究

随着WWW的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成，并且由一随机向量决定决策树的构造. 当森林中决策树的数目增大，随机森林的泛化误差将趋向一个上界.将随机森林模型应用于文本分类,在Reuter21578数据集上的实验表明，分类效果比较好，性能比较稳定，将其同C4.5, KNN, SM0, SVM 4种典型的文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能胜于C4.5，同KNN, SMO和SVM方法相当.     

改进的模糊神经网络应用于投标报价

针对模糊神经网络规则膨胀导致的网络训练速度慢和泛化能力弱的缺陷,提出了一种改进的基于T-S模型的模糊神经网络的结构和算法。网络结构包括前件和后件网络二部分,本文在后件网络中增加了一个隐含层以提高计算能力,在前件网络中运用了有效模糊规则选取的方法以提高收敛速度。最后将提出的网络结构应用于建筑工程的投标报价中,仿真结果证明:该网络能达到更高的误差精度、更快的训练速度和更好的泛化能力。     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。     

基于模糊最近邻聚类学习算法的海水藻类繁殖状态预测

为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中叶绿素a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近邻聚类学习算法对采样数据进行聚类处理,基于最优模糊逻辑系统建立了针对海水叶绿素a浓度状态的预测模型.根据采样数据的特点和降低模型阶次的实际需求,设计了改进的模糊...     

对市场细分的新思考

在营销活动中，如何对市场进行有效的细分始终是值得我们重点研究的课题。文章针对企业市场细分过程中存在的两极分化的现象，提出了企业在细分市场时要配合运用市场泛化的策略，以达到有效细分市场的目的。