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针对科技论文具有半结构化的特点，提出利用科技论文的元数据的多层次分类模型．这里元数据包含论文的标题、关键词集合和摘要等信息．实验证明，若只利用元数据，可以取得与传统的基于全文信息分类方法近似的分类精度；若基于领域知识所产生的分类法。先利用元数据进行粗分类，然后再进行全文分类，所得到的分类精度要高于已知最好算法．因元数据的尺寸远远小于论文全文的尺寸，而粗分类后每类的论文数要远远小于全体论文数，故在分类类别数目较多且分类文本分布较为平均的情况下，可极大地缩短分类的时间． 相似文献
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在线性规划问题中,为了提高算法的求解速度,快速得到最优解。对鞍点算法,共轭梯度法进行了深入研究与分析。针对鞍点算法在逼近鞍点时收敛速度变慢的缺陷,将计算比较简单且有限步迭代即可收敛的共轭梯度法成功的应用于鞍点算法中形成了一种新的算法—鞍点共轭梯度算法。以c 为开发工具,在计算机上实现了该算法,并编成一个解题系统能够快速求解线性规划问题。实验结果表明相对于鞍点算法,用鞍点共轭梯度算法计算,解题时间效率明显提高。 相似文献
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对数字化科技论文的自动分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对科技论文具有半结构化的特点,提出利用科技论文的元数据的多层次分类模型. 这里元数据包含论文的标题、关键词集合和摘要等信息. 实验证明,若只利用元数据,可以取得与传统的基于全文信息分类方法近似的分类精度;若基于领域知识所产生的分类法, 先利用元数据进行粗分类,然后再进行全文分类,所得到的分类精度要高于已知最好算法. 因元数据的尺寸远远小于论文全文的尺寸,而粗分类后每类的论文数要远远小于全体论文数,故在分类类别数目较多且分类文本分布较为平均的情况下,可极大地缩短分类的时间. 相似文献
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