软起动介绍

例举了传统起动设备存在的问题,介绍了软起动技术工作的原理和分类,从异步电动机起动现状出发介绍了几种软起动类别及应用.     

在某供水改造工程中对围岩相关问题的探讨

在铁路、公路隧道设计规范对围岩分类、分级是一致的．都是以定性的描述为主,同时为了满足设计计算上的需要也对应提出了各类围岩的物理、力学指标,即以定性描述为主和定量指标为辅的对围岩进行综合评价的分类法。这一分类方法随着现代科学技术的发展已日渐满足不了实际需要．应逐渐向定量为主的方向发展。随着我国交通事业的大发展．隧道建设规模、数量也在迅速扩大和增加．这就为这一工作提供了非常有利的客观条件。     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。     

一种新的分类评测方法

分类算法的现有评价指标存在一些问题,主要是评测数值在不同的数据集上呈现剧烈波动。为解决这一问题,通过考察数据集对分类结果的影响,提出了一种对分类算法的新评测指标new-macro-F1。这一新评测指标将数据集的因素从评测过程中独立了出来,使得new-macro-F1表示的仅仅是分类算法本身。实验结果表明使用新评测指标,同一分类器在不同数据集上的表现波动较小;通过分类器在一个数据集上的表现,可以近似的估计该分类器在另一数据集上的分类质量。     

一种组合型中文文本分类特征选择方法

根据基于频数分布和基于互信息的特征选择模式的特点,将传统的tf-idf因子以及基于互信息的特征选择方法分别进行了改进,并在此基础上提出了一种新的组合型特征选择方法。试验结果表明,该算法提高了文本分类的准确率。     

Scalable classification by clustering： Hybrid can be better than Pure

The problem of scalable classification by clustering in large databases was discussed. Clustering based classification method first generates clusters using clustering algorithms. To classify new coming da-ta points, it finds the κ nearest clusters of the data point as neighbors, and assign each data point to the dominant class of these neighbors. Existing algorithms incorporated class information in making clustering decisions and produced pure clusters （each cluster associated with only one class）. We presented hybrid cluster based algorithms, which produce clusters by unsupervised clustering and allow each cluster associ- ated with multiple classes. Experimental results show that hybrid cluster based algorithms outperform pure ones in both classification accuracy and training soeed.     

浉河河岸带草本群落数量分类、排序及物种多样性

在信阳市浉河河岸带湿地设置30个草本群落样地,利用TWINSPAN分类和DCA排序相结合的方法划分其群落类型,并利用CCA和RDA排序探讨环境因子对群落物种分布及物种多样性的影响.结果表明:30个样地群落可划分为3种群落类型,分别为菵草+酸模+红蓼群落、马唐+鬼针草+水蓼群落、藜+酸模群落.菵草+酸模+红蓼群落为主要类...     

面向对象的无人机影像地物分类

为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息.首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在...     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.