基于机器学习的Web文本分类技术及算法

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的信息检索解决方案。采用层次约束法完成文本自动抓取功能,文本频度与词条频度相结合的文本特征选择算法实现特征提取,并采用特征加权技术进一步提高文本分类性能。该算法不仅实现中文文本的自动分类,有效地提高Web信息检索的精度,而且能大大降低人工二次浏览筛选的工作量,还可用于电子政务和电子商务信息的自动分类。     

一种融合特征选择的AdaBoost集成算法

针对Ada Boost算法训练分类器的特征具有大量冗余问题,提出了一种融合特征选择的Ada Boost集成算法.首先,使用一种特征选取方法,选择图像特征之间冗余度最小的特征,构造最优训练集;其次,采用Ada Boost算法训练分类器,构建分类模型;最后,使用分类模型实现待标注图像的自动标注.实验使用华盛顿大学用于图像自动标注的数据集,结果验证算法的有效性,并且相比其他传统算法,该算法具有更高的分类精度.     

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     

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。     

基于预测强度的变量自动加权K-Means算法的研究与应用

为了克服传统K-Means算法k值不能确定问题和不具备变量自动选择能力,将预测强度和变量自动加权K-Means算法相结合,提出基于预测强度的变量自动加权K-Means算法。预测强度表示聚类模型对未知数据的预测能力,预测能力越强,则聚类结果越佳,主要用于k值的确定;变量自动加权K-Means算法具有在聚类过程中自动调整变量权重的能力,对于噪声变量和冗余变量削弱其对距离的贡献,使聚类结果反映最真实的聚类结构。实验表明,算法具有较强的分类能力和预测能力。     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

心拍的镜像高斯建模分析

心拍分类对于临床心律失常自动化检测非常重要。使用一种新的镜像高斯模型(MGM)算法用于描述QRS复合波段形意,可以自动地、有效地提取QRS复合波段宽度信息,并用于心拍分类。通过使用MIT-BIH心律失常数据库的所有数据集进行测试,正常心拍的总识别率达到93.9%,室性早搏心拍的总识别率达到93.94%。因此,MGM算法可以很好地描述QRS复合波段,并且是一种很有前途的心拍分类算法。     

基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

为了提高孤立性肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一个基于自生成神经网络的自动分类算法。该算法首先对PET/CT图像进行去噪、配准等预处理,分别提取孤立性肺结节的结构影像特征和代谢特征,然后对自生成神经网络进行训练和优化,构建分类器,根据距离测度和自动连接规则对待分类肺结节进行分类。初步的实验结果表明,与传统的自生成神经网络算法和BP神经网络算法相比,改进的自生成神经网络分类算法能得到更高的分类准确率。     

面向对象的遥感影像矢量编辑系统的设计与实现

在对遥感影像进行自动分割之后,需要对分割后的数据进行编辑,以用于后期的影像分类。本文针对遥感影像分割后的边界数据,设计相应的数据结构和算法,构建了面向对象的遥感影像矢量编辑系统,重点介绍了该系统的结构及实现过程中的关键算法,包括大数据量的快速显示、撤销与重做的实现等。同时,将该系列算法封装成为组件,以API的形式供其他遥感影像分类系统使用。     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

基于模型的三维索引编号自动标注技术

索引编号图(以下称为"索引图")是构成产品装配工艺图及产品图册的关键元素。为提高索引图制作效率,提出一种基于模型的索引图标注方法,通过索引自动排序、指引点确定及索引智能排布等算法,实现了三维索引图自动标注功能。与其他方法相比,该方法提高了索引图的制作效率,对服务人员维修产品具有一定的应用价值。以典型工程机械起重机为例对所提方法进行了说明。     

选择排序算法的一个改进及分析

针对少量记录排序的应用，对直接选择排序算法进行了挖掘，通过增加记忆功能，使算法性能得到明显提高。改进后的算法在大量记录排序时，较原算法的速度提高1倍以上；在少量记录排序时，是基于比较和移位的排序算法中总体表现最佳的；并且对原序列的有序程度很敏感，原序列相对有序时，速度能大幅度提高。结果表明：该算法很适合少量记录排序、部分排序、较有序记录的排序，以及与快速排序算法的混合使用。     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率．目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较．     

利用手摇法对二路归并排序法的改进

在计算机处理信息的过程中,排序算法是一种重要运算．二路归并排序所需要使用的辅助空间与待排序数据规模相同,空间占有量过大,有改进的必要．利用手摇法,我们可以实现原地二路归并,且时间效率也比较理想．     

基于分布结构的高效自动分拣控制系统设计

为了提高分拣系统的工作效率,设计了基于现场分布式结构和ProfibusDP总线模式的新型自动分拣控制系统。利用ProfibusDP总线将现场的所有控制可编程逻辑控器（PLC）联结成为一个整体,采用信息导轨作为控制系统向运动小车传递信息的物理载体,实现了系统所有信息的可实时传递。将运动小车进行分组,每组设立独立的控制器,提高了信息传输的速度。设计了高效的供件算法,实现了系统低速运行条件下的高速分拣作业。     

基于可编程控制器的分拣装置设计与实现

自动分拣与传统手工分拣相比具有效率高,差错率低,分拣点多,作业无人化等优势,自动分拣装置的控制单元是分拣装置的核心.采用可编程控制器作为分拣装置的控制单元,其适配的输出端口或输出模块可直接驱动执行元件,无需用户自制驱动电路,分拣控制程序编制简单,易于修改,且支持上位机管理.因此,本研究设计并实现了一种以可编程控制器为控制单元的推块式自动分拣装置,实现对铁、铝、蓝色塑料块及白色塑料块4种物料的自动分拣.     

基于光电开关区域划分技术和面向对象思想的航空快件跟踪定位新方法

航空快件自动分拣系统是现代工业控制技术在快件物流行业的重要应用.在快件自动分拣系统中,怎样实现对快件的准确定位是实现正确有效分拣和实现全程监控的关键.为此,本文以深圳机场国际快件自动分拣系统项目为背景,提出了光电开关区域划分技术和基于面向对象思想的编程方法,有效的解决了快件的准确定位难的问题,并且针对个别输送带速度与输送带的整体速度不匹配的问题,提出了"虚拟光电开关"的概念.     

现代超级市场商品仓储配送系统自动控制实验研究

本文针对大型超级市场,深入研究了SICK激光条码与PLC可编程控制器相结合的仓储配送系统。通过对商品条码进行扫描检测,S7-300将该条码信息读取到SFC14,再通过SFC15发送至S7-200,完成商品的自动分拣与配送。该自动控制系统能够实现商品快速、准确的分拣与配送全过程,可使顾客购物休闲心情更加愉悦,并降低劳动强度、提高经济效益和科学管理水平。     

一种基于样本加权的位置文本排序算法

为有效解决元搜索引擎结果排序的问题,提出了一种基于样本加权的位置文本排序算法。分析了现有基础算法,并在充分考虑结构信息的基础上将记录的PageRank值转化为权值。结合文本信息及其在结果列表中的位置信息实现局部相似度的调整,对排序位置的相关分值进行了规范化处理。对摘要排序算法进行了改进,提出了查询词条匹配度和词条间关联度的概念。最后将各相关分值进行合并得到搜索结果的最终相关度。实验结果表明该方法的可行性和有效性。     

An only-once-sorting algorithm

This paper provides a new sorting algorithm called “Only-Once-Sorting” algorithm. Using a mathematical formula, this algorithm can put elements in the positions they should be stored only once, then compacts them. The algorithm completes sorting a sequence ofn elements in a calculation time of O(n). Xu Xusong: born in June 1945. Professor. Current research interest is in data structure and algorithm, information systems analysis and design