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141.
142.
《Journal of Natural History》2012,46(1):173-183
The genera Bakera (Bakera), Bakera (Guinobata) and Mangganeura (Homoptera: Auchenorrhyncha: Typhlocybinae) are re-described and compared. Sandalla is considered a synonym of Bakera (Guinobata) (syn. nov.). Bakera (Bakera) nigrobilineata (Melichar) (=vittata Mahmood) is redescribed and illustrated from mango in the Philippines, on which it is frequently abundant, and found in association with Bakera (Bakera) luzonica sp. nov. which is described. Bakera (Bakera) abaca sp. nov. is described from the Philippines having been collected on abaca (Manila hemp). Bakera (Guinobata) nigroscuta Mahmood is redescribed from the Philippines and its association with coconut confirmed. Mangganeura reticulata Ghauri, described from Malaysia on mango, has been found in Thailand and the hitherto unknown female is described. 相似文献
143.
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。 相似文献
144.
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。 相似文献
145.
146.
针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。 相似文献
147.
朱一红 《科技情报开发与经济》2006,16(13):78-79
阐述了单主题图书、多主题图书分类的基本原则,论述了丛书、多卷书的分类原则及具体做法,分析了产生同书异号的主要原因,并提出了解决问题的办法。 相似文献
148.
吴菁 《科技情报开发与经济》2006,16(4):21-22
阐述了高校图书馆合并后统一图书分类法工作的紧迫性,探讨了统一图书分类法的方案、原则、方法及步骤,分析了在统一图书分类的实际工作中会出现的具体问题,指出《中图法》是分类标引标准化的发展方向. 相似文献
149.
数据挖掘分类算法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。 相似文献
150.
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. 相似文献