数据清洗中中文地址分词技术研究

数据清洗中,中文地址类信息对于重复记录的检测起着非常重要的作用。中文地址按照行政归属可划分为五级,通过组建地址信息数据库对中文地址进行匹配,提出基于地址树的中文地址分词技术,构建了中文地址的分词算法流程并设计了算法。     

Azszp:一种基于规则的数据清洗方案

数据清洗是提高数据集成质量的一个重要手段. 提出了一种基于动态规则的数据清洗方案AzszpClean,这种方法对各种清洗规则进行动态编译,将数据转换和数据清洗两者结合起来,强化清洗的描述能力. 实际应用表明,AzszpClean方法可以完成硬编码的功能,具有更高的实现效率.     

地理编码和比对技术

地理编码是GIS中比较重要的一个功能。该文阐述了地理编码的基本概念和编码规则,以及在地理编码在中文地理编码中应用的难点解析。利用比对技术使得业务信息和地理信息关联。     

信函上英文地址的自动识别和翻译

根据地址的语言特性,定义和归纳了适用于邮政信函英文地址自动识别和翻译的用语规则.针对由字符识别技术获得的信函地址,提出了一种基于非精确字符串匹配技术的地址翻译方法,自动识别出英文地址并翻译成中文.实验结果验证了该方法的有效性,能较好地减少识别错误带来的影响,提高系统的翻译性能.     

三维空间编码信息在重大安保活动中的创新应用

传统编码技术是将空间定义与已知地名地址数据绑定,对地理信息数据要素和分类编码,在二维空间进行GIS数据匹配,存在技术局限性。以某公安项目为例,在多源影像融合技术的基础上,实现三维空间编码信息快速匹配,建立标准库,极大提升了公安部门工作效率和精准度,是一大科技创新。     

浅析JSP网站开发中中文乱码问题

JSP技术广泛应用于动态网站的开发中。虽然Java语言具有跨平台的特性,但其在中文字符处理时常常出现乱码。本文分析了Java的字符编码规则,给出了JSP程序在三个执行过程中的字符编码,将JSP中文乱码分为三种情况,并给出了相应的解决方法。     

纯水射流路面清洗效果的模糊预测和实验验证

研究了使用纯水射流进行路面清洗时,影响路面清洗率的清洗参数.采用模糊数学方法建立了清洗率预测的数学模型,通过实验建立了用于预测清洗率的模糊规则库.通过规则推理,实现了在给定输入参数条件下,对清洗率的准确预测.经实验验证,预测误差小于5%.     

从PHP字符串函数的应用案例到网络设计类课程教学的思考

本文结合UTF-8编码在网站设计中的大量应用,中文及其他多字节语言的字符串处理已需要寻求更为稳妥和简便的方法来进行。结合在在教学中及网站实际维护工作中的经验,针对PHP语言的不同版本,对其中UTF-8编码中文字符串的处理方法进行了分析。考虑到编码的多样性,本文只对具有代表性的GB2312及UTF-8编码对中文字符串的处理方法进行讨论,并不对编码原理进行详细分析。同时对网络设计类课程的教学方法进行了思考。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

基于聚类关联规则的公交扒窃犯罪时空分析

提出了一种基于聚类的时空关联规则的公交犯罪挖掘算法.针对某市一个区的110报警数据库中的大量业务信息进行分析.首先,通过文本挖掘技术从案情信息中提取时间、地点等信息,并利用高德地图API的地理编码服务和POI搜索功能对提取的地址信息进行地址匹配,提取受害人上下车站点、乘坐公交线路等信息.其次,对提取得到的时空数据进行归并处理.最后,根据案发时段、季节以及是否节假日进行聚类分析,然后在簇内进行时空关联规则分析.这种挖掘方法具有以下特点:①在聚类基础上进行关联规则分析,减少扫描数据库次数,大大缩小数据扫描范围,提高算法效率,更加适合海量犯罪数据的挖掘.②聚类后簇内数据具有相似性,特征更加明显,在此基础上进行关联规则分析产生较小的频繁项集,并且提取出置信度较高的规则.③考虑犯罪行为的时空特性,挖掘过程中同时考虑了案发季节、是否节假日等因素.     

服装试衣系统中三维模特姿态服饰识别算法

提出了基于三维视图的模特姿态服饰识别算法技术。首先基于一元高次多项式最小函数二乘拟合方法，由单视图通过变形生成三维视图的模特姿态服饰图像，然后基于该单视图和生成的三维视图进行模特姿态服饰图像识别。最后根据整个训练数据样本库，通过基于三维视图和融合决策的识别算法进行服饰识别，实验结果表明本算法比仅仅基于单视图作为训练样本库的模特姿态服饰识别算法的正确率有了很大提高。     

基于正交多项式的迭代学习控制算法及其应用

针对存在不确定扰动的线性系统的轨迹跟踪控制问题,提出了基于正交多项式的迭代学习算法．该算法利用正交多项式级数将系统参数化,运用其积分运算矩阵,导出了一种基于多项式级数的线性系统的近似模型．在此模型基础上,用迭代学习的方式来修正输入量的多项式展开系数,并运用LMI方法求解学习增益矩阵．所得算法在系统不满足正则性或无源性时,仍可以用输出误差信号来构造学习律．将该方法运用到直线电机的控制中,仿真结果表明,新算法能明显地提高直线电机的控制精度。     

高血压病中医诊治的遗传关联规则挖掘研究

提出了一种采用遗传算法挖掘关联规则的方法，从编码方法、适应度函数的构造、交叉、变异算子设计等方面进行了讨论．将此方法应用于分析高血压病中医医案诊治数据中，选取了自2008年7月-2010年10月在山东中医药大学附属医院收集的丁书文教授高血压病诊治医案435份为数据来源，实验结果验证了算法的有效性，其中支持度为0．34的强关联规则中的8位药完全包含在丁教授在治疗高血压病时常用的钩藤方中．     

一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法

对遗传算法应用于分类规则挖掘问题进行研究,提出一种基于遗传算法和Apriori算法的混合分类规则挖掘算法,该算法的具体方案包括分类规则编码、适应度函数定义以及对进化后的规则的约简方法,最后通过实例仿真证明了该算法的有效性。     

BP神经网络在清洁机器人路径规划中的应用

为了解决清洁机器人完全覆盖路径规划中最大覆盖率和最小重复率的要求,在清洁机器人犁田式全局路径规划算法的基础上,提出了BP神经网络方法作为清洁机器人的局部路径规划.运用基于深度优先遍历的改进型BP神经网络算法.解决清洁机器人的清扫死区问题.仿真的结果表明所提出的BP神经网络方法和改进型BP神经网络算法能够解决清洁机器人在家庭内的完全覆盖路径规划问题.     

浅谈宋代服饰的特征与现代传承创新

在弘扬中华民族传统服饰文化的时代背景下,探讨宋服设计的传承与创新有着特殊的意义。受程朱理学的影响,宋代服饰具有典雅、质朴、严谨、含蓄的审美特征,在中国传统服饰文化中别具一格。现代服装设计师应多了解和挖掘传统服饰文化资源,把创新作为保持传统服饰文化生命力的根本途径,使传统服饰在传承中延续,在创新中发展。     

基于粗集理论的属性约简算法

结合高压输电线路远程监测系统,在参考粗糙集理论的基础上,结合粗糙熵相关知识,针对复杂系统故障影响因子的特点,提出了一种属性约简算法,最后得出相应的算法规则,解决了复杂信息数据简化的问题。实例证明,该算法是可行的。     

服装CAD的排料处理

阐述服装计算机辅助设计（ＣＡＤ）中排料处理的基本思想，指出实现自动排料的关键，给出排料处理算法及其设计的主要步骤，并用Ｃ语言加以实现．     

论中国民族服饰的文化功能

提出了中国民族服饰七个方面的化功能，有助于对中国民族服饰化内涵的进一步了解，为现代时装设计提供借鉴。