大熊猫分类的近期研究与进展

８０年代大熊因分类上属于浣熊，熊或独自一科，仍持纽着１２０年以来的争论，自ＯＢｒｉｅｎ等于１９８４－１９８５年进行蛋白持分子与ＤＮＡ系列的研究后，到９０年代，多数西方学者都同意将大熊猫隶属于熊科。但在中国，从生物学的各个方面，包括分子水平的研究，多数学者是仍坚持把大勇猛熊猫独立为一科。     

一种潜在语义索引差异模型

通过对全局模型和局部模型的分析,提出一种新的潜在语义索引差异模型,能将类别信息反应在词项中、以医学网页为实验对象,将网页中的文本抽取出来并分别用全局模型和差异模型表示,采用SVD和SLSI降维,利用SVM算法进行分类并计算分类正确率和F1指标．实验发现：采用差异模型表示时,2种降维技术下分类正确率和F1指标较全局模型都有明显提高;同时采用差异模型和SLSI算法并不能对分类结果有更大改善     

基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型

文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。     

利用RAPD标记技术对刺槐属（Robinia）种间亲缘关系的分析

用随机扩增多态性DNA(RAPD)技术对刺槐属(Robina)内5种植物进行基因组DNA多态性分析.共选用22个10 bp随机引物扩增出212个DNA片段,进行种间遗传关系分析.片段大小在100～2 200 bp之间,其中多态性谱带为183条,多态率为86.3%;利用UPGMA进行遗传距离计算的结果表明,刺槐、毛刺槐和香花槐分属刺槐属的三个种,红花刺槐和龙槐是刺槐的变型.首次在DNA水平上证明香花槐为刺槐属的一个独立种,且与毛刺槐的亲缘关系较近.为刺槐属植物亲缘关系和系统分类建立了新的分子学证据.     

国产轿车用冷轧钢板冲压级别评定

讨论了ＧＢ５２１３－８５在钢板冲压级别评定指标方面的问题,并对钢板的基本成形性和模拟成形的相关性进行了分析,在轿车冲压件成形分类的基础上,提出了新的冲压级别评定方法。     

一种改进的昆虫基因组DNA的提取方法

就昆虫总DNA的提取,介绍了一种简便、快速的提取方法,此方法既可对新鲜标本进行DNA提取、也可对冷冻标本、干标本、酒精泡制标本进行DNA提取,均能得到较完整的大分子DNA片段,并且得率较高.改进的昆虫总DNA提取方法简便、快速,对设备和试剂的要求都不高.     

面向循证医学网络文献的SVM分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法.首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法.基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率.     

基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.