论石油石化企业的工程招投标管理

自1982年鲁布革水电站引水系统工程成功地推行招投标以来,石油石化企业在工程招投标方面进行了积极的探索,逐步形成了一些配套的招投标管理办法,为工程按期竣工投产、保证工程质量、控制工程造价、提高投资效益发挥了重要作用。但由于种种原因,各石油石化企业在工程招投标方面发展不平衡,一些工程项目不同程度地存在着不良现象,干扰了石油石化企业工程建设的健康发展。在介绍石油石化企业工程招投标管理中存在的问题的基础上,提出了相应的解决策略。     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.     

文档分类之特征选择方法的实验比较

在自动化信息处理中,由于大量信息是基于文字表达的,使得文本分类成为其核心任务之一.其中,相比较其他分类算法,基于类中心的文档分类方法凭借其极高的效率和较好的性能得到了更广泛的应用.然而,该分类方法的性能很大程度上取决于文本的特征空间表示.在此将4种较大差异的特征选择方法作为预处理方法,构造适合类中心点分类的特征空间,对它们的性能进行分析.实验表明,基于支持向量机的特征选择方法不仅有较好的最低错误率,并且对选择的特征数目不敏感,因此我们推荐在实际应用中使用基于支持向量机的特征选择方法作为基于类中心的文档分类算法的预处理.     

关于建设工程项目招投标问题的思考

国家制定一系列政策法规,规范相关规章制度,逐步形成建设工程招投标法规体系的基本框架,有效遏制了工程建设领域的腐败行为,对规范工程项目招投标工作,惩治招投标活动中的违规行为起到了重要用。但还存在一些不可忽视的问题和薄弱环节,应该引起我们的注意。下面,笔者就建设工程项目招投标问题谈几点粗浅看法。     

公路施工招投标存在的问题及改进措施

在由计划经济向市场经济转轨过程中,由于指导思想及具体操作的偏差,公路施工招投标存在着一些问题,为保证工程建设市场的健康有序发展,必须加大管理力度和约束机制,规范工程招投标行为。     

基于滑动窗口的特征提取方法在文本分类中的应用

自动文本分类中类别特征提取是文本分类中的关键,传统特征提取算法存在特征提取不够准确,进而导致分类精度不高。为解决此问题,本文提出了一种有效的特征提取方法——基于滑动窗口的特征提取方法,用来构成文本分类的模型,该方法能扩大特征的提取范围。实验表明,改进后的分类模型可以有效地提高文本的分类精度。     

浅谈建设工程招投标规范化建设

本文主要对建设工程招投标规范化建设的基本对策进行了研究。重点从加快法制建设、完善管理和监督体系、强化资格审查、建立评标专家队伍等方面进行了较为详细的研究。     

基于汉语多类文本分类的机关公文智能办理系统

为了提高党政机关公文办理的自动化、科学化程度,尝试将业已成熟的汉语多类文本分类技术应用于机关公文办理系统中,并加入专家评估和反馈模块,使该系统具备"渐进式学习"的能力,将公文办理的经验积累在数据库中,不断提高输出结果的准确度.经过实验证实了文本分类技术在党政机关公文办理中的应用价值.     

基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

特征权值的选择是文本分类技术的基础环节.在详细分析文本分类技术特点的基础上,基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型;并根据实际工程数据,验证了算法模型的有效性.理论分析和实例验证表明该算法弥补了传统TFIDF算法没有考虑词条文本类间分布的不足,能更好的体现特征词条的权重,从而能有效提高分类的精确度.