信息处理及文献自动分类的探讨

在信息处理中,智能技术的使用是一大趋势．本文阐述了数据与信息处理的关系,提出文献自动分类算法．     

基于本体的文本自动分类

随着计算机技术的发展,各个领域的信息层出不穷,使得文本分类显得十分重要。针对当前文本分类存在的不足,提出了基于本体的文本自动分类方法。该方法将文本自动分类技术与本体技术相结合,并提出只从提取每段首尾句中提取特征词的方法,提高了文本自动分类的效率。     

基于人工标引的中文学术期刊文献自动分类算法

为了解决期刊电子化的自动分类问题 ,提出了一种基于中文学术期刊人工标引的自动分类算法。这种算法主要利用自动分词得到各文献的特征词向量空间 ,并考虑到人工标引在分类中的关键作用 ,得到综合了特征词 TF和 IDF权重的分类准则。通过适当训练建立分类库 ,计算待分类样本与已知分类的相似性 ,判别各分类。实验表明 :该分类算法可以获得 85 %的分类识别率     

车型自动分类识别系统的硬件设计

针对目前我国公路收费监控系统的需要，本文介绍一种实用的车型自动分类识别系统。     

车型自动分类技术的分析和前景展望

本文介绍了车型自动分类技术的现状及各种车型自动分类技术的应用原理及其优缺点，并从适应现状的角度指出了车型自动分类技术的发展方向。     

神经网络在遥感图像自动分类中的应用研究

西方琉金华市婺城区土地利用为例，介绍了神经网络遥感图像自动分类的方法，研究表明，用神经网络进行遥感图像自动分类，其分类精度高显示了其在遥交为广阔的应用前景。     

高分辨率遥感影像自动分类方法研究

近年来,高分辨率遥感影像在土地利用分类工作中被广泛使用,采用计算机自动分类的方法可以提高分类的工作效率.该文讨论了自动分类处理的流程,自动分类的主要方法,列举了典型的分类案例,分析自动分类中存在的困难,并提出了解决的思路.     

中文自动分词探讨

论述了现有中文自动分词方法，提出了自动分词软件质量评价标准，并对分词正确单和切分过度两个重要特性的度量方法进行了探讨。     

元数据对专利自动分类准确度的影响

在介绍专利自动分类的计算模型基础上,总结了元数据对专利自动分类的作用,分析了元数据对专利自动分类准确度的影响。     

HTML文本自动分类预处理方法的研究应用

研究了HTML标记对网页内容的修饰作用,以前人理论为基础设计和实现了基于HTML标记的网页分析和加权策略与算法．经实验比较,加入预处理算法后,提高了分类器的分类效率,验证了所提出方法的有效性．     

一种自动指纹粗分类算法的研究

提出了一种利用指纹图像奇异点的数目和位置进行粗分类的算法。指纹图像大致可分为拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和螺纹形5种，对指纹的粗分类是实现指纹自动识别系统的一个重要步骤。首先介绍了一种计算指纹图像中各个像素点的方向矢量的算法，然后详细讨论了在这个算法所获得的指纹方向图上进行平滑处理、提取奇异点对（核心点－三角点对）的算法，并根据奇异点对的数目和位置进行指纹方向图的粗分类。试验结果表明，有用的算法与Kalle的算法相比，具有较高的分类率，具有实用意义。     

基于模糊神经网络算法的自动分类系统设计

介绍了基于模糊神经网络算法的塑料饮料瓶自动分类系统,包括算法设计和系统实现.系统根据各种塑料饮料瓶的颜色特性信息,迅速、准确地将饮料瓶按不同颜色进行自动分类,从而实现生产过程的自动化.     

基于Halcon的水平仪气泡自动分类系统研究

为了实现生产过程中水平仪气泡实时快速分类而研发机器视觉水平仪气泡自动分类系统,这是水平仪生产机器换人的关键。研究了基于Halcon的图像处理与识别技术,结合Qt语言设计了自动分类系统软件。介绍了自动分类系统的硬件构成、工作原理,以及图像获取和识别水平仪气泡特定参数的方法。分析了自动分类过程中图像滤波、边缘检测、轮廓提取等图像处理技术,并进行了实验验证。结果表明,使用基于Halcon的机器视觉图像处理技术,能使水平仪的气泡分类速度更快、更准确,单张图像平均检测时间≤786 ms,长度检测平均误差≤0.02 mm,满足水平仪生产机器换人的需要。     

汉英自动翻译主要问题探讨

探讨了用计算机进行汉英自动翻译的一些重要问题：（１）词的自动区分：（２）多意词的处理；（３）中介语言。     

自动喷水系统的分类与检测

根据笔者多年工作经验,提出了自动喷水系统的分类、组成和检测方法。     

彩色瓷砖的自动分类系统

将彩色图像处理技术应用于机器视觉。为了检测瓷砖表面的细微色差,使用低端采像设备实现精确色彩测量。研究了彩色成像系统在不同光照及及噪声条件下的色彩校正原理,提出了一种矩形物体图像分割的简易得法和对训练样本进行修正的方法。探讨了特征参数与分类器的关系,提出分层分类并采用不同特下参数的方法来加速计算。     

关于文本自动分类算法的研究——以档案自动归类的应用为例

关于文本自动分类算法,理论界对此有很多的研究,本文详细介绍了一种新的分类算法:多因素加权归类算法,并对此算法在档案自动归类中的应用做了具体的阐述。文章主要讲述了三个方面的内容:分类词库的构造、分类用词的切分算法以及多因素加权归类算法。     

Boosting算法在文本自动分类中的应用

随着网络信息的迅猛发展，如何快捷、准确地识别和获取有用信息显得更为重要。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。Boosting算法是一种新兴的机器学习算法。在文本分类中应用Boosting算法经过试验证明是有效的，并且优于目前的大多数分类算法。     

多维标度法在EDXRF分析自动分类中的应用

文章以攀枝花87个矿区的土壤和区内水系沉积物重金属污染元素(As、Pb、Cu、Cd、Zn、Ni、Cr等)的EDXRF测量为研究对象,通过多维标度法实现对复杂样品的自动分类,并取得了满意的效果。     

一种新的自动文本分类的算法

研究了统计语言模型中b igram模型在自动文本分类中的应用,针对传统的向量空间模型在计算文本相似度时假设特征项相互独立的缺点,提出了一种新的利用词对及词序信息来改善文本分类结果的方法.实验结果表明:该方法是可行且有效的.