基于元搜索引擎技术的科研项目信息服务系统

本文针对信息技术这一特定领域,提出了一个通过元搜索引擎向特定用户群体一高校教师提供科研项目信息服务的系统,使其可以使用基于关键词的检索、目录式检索以及信息推送服务。该系统通过元搜索引擎提供统一的访问服务,同时利用用户检索行为信息动态反馈其兴趣主题并调整文档聚类结果．因此可有效提高项目信息检索的查准和查全率,更好地帮助用户快速检索到所需的科研项目信息。     

Hom-结合代数与Hom-余结合余代数的性质

首先简要地概述了文献中A．Makhlouf和S．D．Silvestrov引入的Hom-结合代数与Hom-余结合余代数的相关概念,接着进一步讨论了Hom-结合代数同态与Hom-余结合余代数同态之间的关系．     

基于OpenGL的双三次B样条曲面分类与实现

首先,根据双三次B样条曲面的定义对双三次B样条曲面按节点向量中的分布情况不同,将其分为均匀的双三次B样条曲面、开放性均匀双三次B样条曲面、分段Bezier双三次B样条曲面、非均匀双三次B样条曲面4种类型,同时阐述了4种类型按控制点和节点向量对曲面控制的优缺点。然后,利用OpenGL中给定的函数从向量间距确定,双三次B样条网格特征定义到双三次B样条曲面的接口函数使用,完成上述各类双三次B样条曲面的绘制。     

对《中国图书馆分类法》（第5版）有关问题的探讨

指出了《中国图书馆分类法》第5版A类由于缺漏＂马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东、邓小平部分著作写作年代表＂而带来的不便以及J292.2类在类目设置上的不足,并提出了一些看法和建议。     

基于PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。     

基于多类特征池化的文本分类算法

文本分类是文本挖掘的一个内容,在信息检索、邮件过滤、网页分类等领域有着广泛的应用价值。目前文本分类算法在特征表示上的信息仍然不足,对此本文提出了基于多种特征池化的文本分类算法。在该算法中,本文首先对分词后的文本采用skip-gram模型获取词向量,然后对整个文本的词向量进行多种池化,最后将多种池化的特征作为一个整体输入到Softmax回归模型中得到文本的类别信息。通过对复旦大学所提供的文本分类语料库(复旦)测试语料的实验,该结果表明本文所给出的多种特征池化方法能够提高文本分类的准确率,说明了本文算法的有效性。     

基于纹理的面向对象分类的稀土矿开采地信息提取

原地浸矿法和池浸法/原地堆浸法(非原地浸矿法)是江西省稀土矿开采常用的方式。以江西省定南县为研究区,根据稀土矿开采方式和特点,采用面向对象分类的方法,结合纹理信息、面积大小及上下文关系等特征,对研究区2010年的ALOS影像进行稀土矿开采地的信息提取,有效区分了原地浸矿法和非原地浸矿法开采区,且两者的总体精度高达85%。并采用回溯法提取了2001年的稀土矿开采地的信息。最后根据稀土矿区分布图,对稀土矿开采现状以及2001—2010年的十年开采变化情况进行了分析。该研究可为该区域及相关矿产资源开采区的环境遥感监测提供数据支持和技术借鉴。     

基于进化编程的分类方法研究与应用

随着人们生产和搜集数据的能力大幅度提高,迫切需要找到从现有数据库系统/广域网的大量数据中提取知识的手段。因此产生了基于数据库与数据仓库系统的数据挖掘方法与技术,其中分类是数据挖掘中一个重要的分析过程。文中阐述了数据挖掘的相关概念、方法,并介绍了遗传编程相关理论,提出了基于进化编程的分类算法,将遗传编程的思想运用于数据挖掘的分类方法中,最后,结合实例给出了实验数据。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于机载激光雷达和遥感影像融合的地物探测方法研究

机载激光雷达（LIDAR）技术可以快速的获取地表的高精度三维点云数据,在三维城市模型（3DCM）的构建等许多领域有着极其广泛的应用.目前对机载激光雷达数据的处理主要体现在对数据的滤波和分类,仅靠单一的LIDAR数据难以实现很好的效果.本文利用常熟市的激光雷达数据及其遥感影像作为基本数据源,提出将两者加以融合的思想对地物进行滤波和分类,达到了良好的效果.