一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

SSCK系列数控车床的致命度分析

通过对7台数控车床故障数据进行分析，查清了各故障部位、故障模式的比率，建立了失效模式影响及致命性分析(FMECA)表，从而为可靠性分析和可靠性设计提供了依据     

工艺规划系统中动态模式分类的研究

提出了工艺规划系统中动态模式分类（pattern classification）的概念，介绍了模式分类判定树和动态模式分类的基本原理，并对动态模式分类的聚类质量标准进行了研究。动态模式分类是基于实例归纳（case based reasoning,CBR)的自动分类过程，具有自学习和自完善的功能。     

MM教育方式下常微分方程教学实验研究

研究高师MM教育方式下常微分方程教学实验方案的设计框架、实施措施和效果分析，初步摸索出一条MM方式下“问题探究型”(创设问题情景——巧用思想方法——探究‘自主发现’——推证新知结论——获得‘问题解决’——开发实际应用)的创新教学途径。     

信息技术和教学方式的改革

主要阐述了信息技术给教学方式带来的深远影响，以及21世纪教师掌握和应用信息技术以辅助教学的必要性。     

基于网络环境的高职院校图书馆服务模式探究

阐述了现代高职教育对图书馆服务的要求,分析了高职图书馆网络服务中存在的问题,介绍了高职图书馆网络服务的基本内容。     

Solving Non-Uniqueness in Agglomerative Hierarchical Clustering Using Multidendrograms

In agglomerative hierarchical clustering, pair-group methods suffer from a problem of non-uniqueness when two or more distances between different clusters coincide during the amalgamation process. The traditional approach for solving this drawback has been to take any arbitrary criterion in order to break ties between distances, which results in different hierarchical classifications depending on the criterion followed. In this article we propose a variable-group algorithm that consists in grouping more than two clusters at the same time when ties occur. We give a tree representation for the results of the algorithm, which we call a multidendrogram, as well as a generalization of the Lance andWilliams’ formula which enables the implementation of the algorithm in a recursive way. The authors thank A. Arenas for discussion and helpful comments. This work was partially supported by DGES of the Spanish Government Project No. FIS2006–13321–C02–02 and by a grant of Universitat Rovira i Virgili.