屯堡方言声调系统共时历时比较

屯堡方言与周边方言声调的共时比较和历时追溯表明:屯堡方言与周边方言声调的区别特征主要体现在调值及入声的归并上.屯堡方言阴平调值是中平调33,是明代汉移民语音的底层;周边方言的高平调55,是清代汉移民语音叠置覆盖的结果;其余方言的次高平调44,则大多是中平调受到高平调影响而出现的一种过渡状态.入声归并上,屯堡方言全浊入声归阳平是填补舒声空位的结果,这与周边方言显示出很强的一致性;而其次浊声母和清声母入声字归阴平,这属于明代汉移民语音中的底层成分;周边方言乃至西南官话中这些字归阳平,则是清代汉移民语言对该方言进行重叠覆盖的结果.     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

冒号分类法中的分面序列原理与自然语言检索的关系及其影响

介绍了分面序列原理的内涵,阐述了分面序列原理与自然语言检索的关系及其对自然语言检索系统中后控制的作用。     

行政行为中的第三人及其权利的保护

行政行为中的第三人是指行政主体在作出具体行政行为时，主观上并不以其为行为的对象，但客观上侵犯其合法权益，从而与具体行政行为形成法律上利害关系的公民、法人或其他社会组织。行政第三人可以分为对象错误型、事实牵连型、利益波及型和行政不作为型，赋予行政第三人在行政程序、行政复议、行政诉讼、行政赔偿或补偿中的主体地位和权利是维护他们权益的有效途径。     

A Deep Web Query Interfaces Classification Method Based on RBF Neural Network

This paper proposes a new approach for classification for query interfaces of Deep Web, which extracts features from the form＇s text data on the query interfaces, assisted with the synonym library, and uses radial basic function neural network （RBFNN） algorithm to classify the query interfaces. The applied RBFNN is a kind of effective feed-forward artificial neural network, which has a simple networking structure but features with strength of excellent nonlinear approximation, fast convergence and global convergence. A TEL_8 query interfaces＇ data set from UIUC on-line database is used in our experiments, which consists of 477 query interfaces in 8 typical domains. Experimental results proved that the proposed approach can efficiently classify the query interfaces with an accuracy of 95.67%.     

基于样本重要性原理的KNN文本分类算法

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.     

基于GIS和RS的巢湖北岸湿地分类研究

文章以SPOT-5卫星影像为源数据,借助ERDASI MAGINE和Arc/INFO软件,探讨了RS和GIS技术在湿地识别、分类及制图方面的应用;运用4种融合方法对源数据做融合处理,利用比值法融合后的图像进行计算机监督分类,实现研究区土地利用类型的分类,绘制出巢湖湿地专题图,统计各类湿地的面积;对研究区各类湿地的空间分布规律及影响其分布的因素作了简单分析,并就巢湖周边资源如何实现可持续发展提出几点建议。     

涡流空气分级机“鱼钩效应”的实验研究

文中研究了涡流空气分级机分级过程中由于颗粒细化而导致在Tromp曲线上产生“鱼钩效应",导致分级效率降低。根据实验分析了在涡流空气分级机分级中,分级转笼转速、进口风速、给料固体浓度以及给料粒度对“鱼钩效应”的影响。对减弱粉体分级过程中的“鱼钩效应”、涡流空气分级机的操作,具有一定的指导意义。     

不均衡数据集中KNN分类器样本裁剪算法

针对KNN算法在分类时的样本相似度计算开销大,在处理不均衡数据集时少数类分类误差大的问题,提出一种在不均衡数据集下基于密度的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据并计算每个样本类的平均相似度和样本平均密度,以此获得样本类裁剪的相似度阈值,然后将样本类内相似度小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验表明,此样本裁剪算法能够在保持KNN算法分类性能基本稳定的前提下,有效地减少分类计算开销,并能在一定程度上提高少数类的分类性能。     

花鲈种质资源的研究进展

中、日、韩三国学者对花鲈分类、人工繁殖和养殖技术作了研究,日本学者提出中日花鲈为两种,有待分子水平上的进一步研究确认。花鲈种质问题亟待解决,可通过现代生物技术予以解决。该问题的解决可为花鲈资源保护和持续利用提供理论依据。