Progress of Soil Research in China

Soil,as a survival natural resource for the existent of human beings,is always highly concerned by contemporary scientists.Being a tag to symbolize the development level of soil science,research in soil classification is a focus in today's international soil science.     

关于Sauer引理的一个推广

Sauer引理是统计学习理论中的基本结论．在许多实际问题中，需要研究N类模式识别问题．本文将Sauer引理推广到N类分类问题．     

高Tc超导材料Bi_2Sr_2CuO_6和Bi_2Sr_2CaCu_2O_8的晶格振动对称性分析

本文运用群论方法,对高T_c Bi 系超导体中的Bi_2Sr_2CuO_(?)和Bi_2Sr_2CaCu_2O_8的晶格振动模进行了系统的对称性分类.给出了其布里渊区中(?)点,X 点和△线振动模式的对称分解和对称化基.     

荣格原型理论的现代生成

荣格以集体无意识的原型理论,实际上涉及的是关于人类心灵的基本结构、人性模式及其生成和承传问题,它联系着原始文化、原始思维、发生学以及关于本能、遗传等方面的理论,涉及到人的生理与心理的关系、人类精神发展的历时性与共时性的关系等问题。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

Identification and classification of subspecies of Asian cultivated rice and their hybrids

Having reviewed the major classification systems proposed by various scholars across the world, it is found thatindica andjaponica underO. sativa L. are two major directions thoroughly differentiated from the Asian cultivated rice, forming the framework of the classification structure. A system withindica andjaponica as the only two subspecies is therefore reiterated. There are various ways to determine the indica-japonica identity of hybrid rice, but the “combined morphological trait index” (CMT index) method is more efficient and easier to handle, although the isozyme analysis, molecular marker analysis and grain quality assay methods are also feasible.     

受控源作用分析

受控源作用分析程道林１房建州２（１徐州师范大学物理系,徐州,２２１００９;２徐州教育学院物理系,徐州,２２１００６）独立源作为电路的输入,代表着外界对电路的作用,在电路中起激励的作用．而受控源则不同于独立源,其电压或电流不是定值,也不是给定的时间函数...     

一个中国湿地植物资源分类系统

提出了一个中国湿地植物资源分类系统,并将我国湿地植物资源分为３大类２４小类,这个系统根据湿地植物用途建立系统框架,将植物群落的建群种,分布广的植物,生物量大的植物,湿地特有植物和与水禽,野生动物栖息地,繁殖地,隐蔽地相关的植物作为选择资源植物类别的标准。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。