基于多重启发式规则的中文文本特征值提取方法

本文根据中文文本的特点，以一种新的同义概念来替代传统的词为单位，并给出了同义概念之间权值的全新计算方法。我们不仅考虑了文本中词汇概率信息，还结合文本语义等多方面来提取文本特征值，从而提出了一种基于多重启发式规则的中文文本特征值提取方法，并给出了特征值提取模型和算法。通过与传统特征值提取方法的比较实验，证证明本文中提出的特征值提取方法能有效地提高文本分类正确率，并达到了有效降低特征向量维数的目的。     

邻域粗糙集在属性约简及权重计算中的应用

为了减少航天器特征值属性的冗余性并提高其权重的准确性,提出了一种基于邻域粗糙集的属性约简及权重计算方法。通过对不同重要度下限分类精度的对比分析,给出了确定邻域半径的新规则。在信息观权值最优计算公式的基础上,提出了一种基于信息熵的特征值权重计算方法;给出了代数观和信息观最优组合权值确定方法,解决了代数观和信息观方法的权衡问题。将其应用于某卫星姿控系统特征值分析中,与其他方法的比较表明该方法能有效减少特征值的数目,提高特征值权重的准确性。     

无向图同构判定的并行算法

提出了一种判别无向图同构的方法，该方法根据无向图的邻接矩阵的特征值来判别出图的同构关系，而不需要其它附加信息。同时给出用Jacobi方法求出无向图的邻接矩阵的特征值的一种并行算法，它可以在分布式存储的多处理的多处理机上实现。实验结果表明，此方法是快速有效的，能在较短的运算时间内给出判断结果。     

一种基于语义分析的中文特征值提取方法

文章根据中文文本的特点,不仅考虑了文本中词汇概率信息,还结合了文本语义等多方面来提取文本特征值,从而提出了一种基于语义分析的中文文本特征值提取方法,并给出了具体算法。通过与传统特征值提取方法的比较试验,证明文中提出的特征值提取方法能有效提高文本分类正确率,并达到有效降低特征向量维数的目的。     

关于正矩阵最大特征值的一种算法

给出了估计正矩阵最大特征值的一种算法,对于非亏损的正矩阵,则给出了计算其最大特征值的一种平滑算法,该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的.     

脊波导特征值的有限元分析

本文主要运用电磁场有限元方法来分析计算脊波导的特征值以及截止波长。编制了一个计算各种对称和不对称单脊、双脊波导和矩形波导特征值的通用程序,并提出了一种简单的强加边界条件方法。给出了双脊波导的计算的结果。     

脊波导特征值的有限元分析

本文主要运用电磁场有限元方法来分析计算脊波导的特征值以及截止波长。编制了一个计算各种对称和不对称单脊、双脊波导和矩形波导特征值的通用程序，并提出了一种简单的强加边界条件方法。给出了双脊波导的计算的结果。     

二次特征值问题的并行Jacobi-Davidson方法及其应用

给出了求解二次特征值问题多个特征对的一种并行Jacobi-Davidson方法,该方法在子空间中求解投影矩阵的二次特征值问题,利用校正方程的解扩充子空间,并以某型号机翼在结构动力分析中的二次特征值问题为例,在多处理机并行系统IBM-P650上进行了数值试验,试验结果表明该算法具有较高的加速比和并行效率.     

基于聚类分析的实时语音信源数估计方法

在信源个数未知的语音信号盲分离中,首先要解决的是信源个数的估计问题.在深入分析基于判定主特征值个数的信源数估计方法出错原因和条件的基础上,提出利用对少量观测样本自相关矩阵的特征值进行聚类分析的方法来实时估计语音信源数.同时,依据期望聚类过程,定义了一种新的类间距离,井给出了特征值聚类过程的详细计算步骤.仿真实验表明该方法的估计准确率明显优于基于主特征值的估计方法.     

监视图像的采集与特征值的存储检索策略

针对示例图像的监视对象，就CCD采集图像数字化后，如何快速地在示例人面图像库中检索目标的问题，提出了一种基于非等长特征值的图像描述方法，并采用类聚的邻接有序链表存储结构来存储图像特征值。实验给出了具有控制匹配算法效率的阈值M和查准率的关系表，探讨了图像匹配检索中特征值存储的一种新方法，为示例监视的快速检索研究提供了一种新的思路。     

按树的最大特征值排序

设Tn为n个顶点的树的集合.人们研究了Tn中树的最大特征值及其序,给出了第1至第13位的序以及对应的树.用另一种方法给出了第10至第13位的序以及对应的树,并在此基础上将Tn中树的最大特征值的序扩展到第14位.     

一类柔性加工系统资源投入的控制

本文引入资源投入延迟工序,形成描述 FMS 的动态网络图;给出一种由频域求解动态网络图描述的加工系统的特征值的方法;研究了动态排序中的资源投入方式,给出了实现资源最优投入的条件和求解方法。     

离散时间代数Riccati方程解矩阵的特征值分析

针对离散时间代数Riccati方程DTARE的唯一对称正定解X的特征值,通过矩阵的恒等变形,给出了一种新的分析方法.最后获得解X的极值特征值的上界和下界,以及解X的特征值的和———迹的一个下界.     

一种基于互信息的特征跃迁示例学习法

给出一种能够接受特征及变化的示例学习方法。该方法是对ID3方法的一种改进,传统ID3方法是基于持征值的学习,训练示例是若干组静态特征值,其局限性在于不能理解和记忆特征的变化信息,尤其没考虑特征间的动态相关。改进后的方能学习动态特征,接受的训练示例是特征值在一定间隔内的初值和终值,从中获取特征值及其在指定间隔的跃迁,该方法能够学习数据动态趋势,尤其能够挖掘出特征间动态相关。通过若干例子测试,该方法适用于具有多元动态相关特征问题的分类。     

有穷固定模的确定与消除*

本文研究带前馈广义分散控制大系统有穷固定模的确定与消除问题，给出了一种不依赖于系统特征值确定与消除有穷固定模的方法。     

基于加权无标度的伪分形网络研究

基于伪分形网络,研究幂率分布的加权与网络随机游走性质的关系,提出一种带参数的加权方法。通过分析网络构造特征与性质,构建网络相邻2代特征值的递推关系,得到特征值及重数。在此基础上,计算网络上带偏好随机游走的随机目标搜索时间,利用特征值给出网络的加权生成树计数。分析结果表明,该方法能够应用到确定性转移矩阵的网络,且具有较好的适用性。     

一种散乱数据点的多分辨率曲面重构方法

给出一种基于细分曲面技术实现散乱数据点的多分辨率曲面重构的方法。在曲面重构过程中,依据灰度图像边缘检测思想分析散乱数据特征值,将这些特征值生成纹理特征曲线进行曲面细分,从而形成了多分辨率网格模型结构。经过测试,该方法不仅重构曲面时间短,同时构造出的细分曲面能较好地反映原始数据的细节特征。     

对角摄动下矩阵特征值摄动的估计

本文对于对角摄动利用相似变换给出了特征值的一种上界.该上界计算简单,使用方便, 并且保守性小.     

不确定多传感器目标识别的区间相离度法

针对目标特征值和测量值均以区间数表达的多传感器目标识别问题,提出了一种不确定性融合方法．该方法定义区间相离度,通过对特征值的区间聚类和诱导有序加权平均算子集结得到属性的权重,利用综合相离度给出目标识别方法．能够克服属性权重选取的主观性,提高了目标识别结果的可信度．仿真实例验证了所提出方法的有效性和实用性．     

线性多变量控制系统的一种设计方法

许多作者已经论述过线性时不变多变量控制系统的设计问题。在这种系统中,必须同时满足特征值的位置和对应于输入与/或典型干扰的稳态特性的要求。这种方法并不总是轻易适用的。本文给出一种带有不完全状态信息的离散时间控制系统的设计方法。特征值是预先指定的,并在定值输入的情况下,为零误差的