站话“子”缀词语的构成及特征

站话中的"子"缀词语与周边黑龙江方言及普通话相比,除了具有共同特征外,还表现出一定的差异性。从构成上来看,站话中"子"缀词语的词根无论音节数量还是词性都非常丰富,构成了数量众多的"子"缀词语;从功能和语义特征上来看,站话中"子"缀构词能力更强,可以构成一定数量的动词,而且虚化程度更高,语义色彩更加轻淡。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

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%.     

改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析

对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.     

华人杰出物理科学家群体特征的计量分析

华人科学家在物理学领域造诣较高、具有一定的影响力,以华人杰出物理科学家群体为样本,应用SPSS13.0数理统计软件对该群体的年龄结构、性别比例、出生地域、受教育及出国留学经历、归国时间及工作单位、学科领域等情况进行计量分析,概述这一群体的若干特征,引导物理学的进一步发展。     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于GIS的广西少数民族人口分布的空间统计分析

为了能够全面把握广西少数民族人口的分布规律,从而对广西少数民族人口的合理布局,以及广西区域经济的协调发展提供一定的参考。该文使用广西2015年1%人口抽样调查数据,运用GIS的空间数据可视化与空间统计学方法,对广西少数民族人口空间分布特征和空间格局进行了全面分析。研究表明:广西少数民族人口在县级行政区域上的分布具有不均衡性,且超过50%的人口分布在丘陵和小起伏山地地区。广西的少数民族人口在空间上具有聚集特征,高值聚集区主要在桂中和桂西的南宁市辖区,崇左市北部,来宾市辖区,百色市东部,河池市南部等地区。广西少数民族除壮侗语族外大多属于后迁入到广西,随着民族文化的交融,历史上战乱的影响,逐步迁移,形成了如今少数民族分布的特点。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

关于Berger定理的推广

Berger定理断言任意可解群G中的拟本原复特征标也是本原的，文章考察了该定理关于正规子群L?G的相对情形。为了统一研究复特征标和Brauer特征标的本原性和拟本原性的关系，引入了L-本原的和L-拟本原的π-部分特征标，证明了在适当的可解性条件下L-拟本原性等价于L本原性，该结果加强并推广了Berger定理。