一种基于层次聚类的k均值算法研究

依据信息论的思想,对基于层次的K-均值聚类算法(HKMA)过程进行了分析,该算法首先采用层次方法对文档进行初始聚类,得到的聚类总数作为k均值算法中的k值,在此基础上,通过k均值聚类对聚类结果进行修正。实验结果表明,HKMA执行时间整体上优于k-means算法,而且随着数据量的增大执行时间的增长幅度也较小。     

基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取

要提高脱机手写英文字母识别的识别率,关键是特征的提取与有效鉴别特征的抽取。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线。它较好地反映了数据分布的结构特征。首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析字母主曲线的结构特点的基础上,选择出用于字母识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写字母进行识别时,先用这些特征进行一级分类;对个别不能很好区分的相似字母用模糊数学方法进行二级模糊分类。所提方法在CEDAR手写体小写字母数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字母,提高手写小写英文字母的识别率,不但能为脱机手写小写英文字母识别的研究提供一条新途径,而且能为手写单词识别提供有用信息。     

一种基于语义本体的网络爬虫模型

针对传统通用网络爬虫的自身固有的缺陷,结合本体的相关理论,提出了一种基于语义本体的网络爬虫的相关模型。该模型以本体构建领域知识概念集,结合知网,从语义的角度,利用扩展的元数据,在词的语义层次,对抓取的页面链接进行语义相关性计算,预测与主题相关的URL,提高采集的网络资源信息与设定主题的相关度。实验结果表明,该模型同其它通用网络爬虫模型相比具有较高的信息抓取准确率。     

模具并行开发活动规划理论和方法研究

给出了并行活动描述方法和规划模型，将一种新的活动规划算法引入模具并行开发活动调度，充分考虑并行活动执行时间的不确定性，在保证设计信息、活动时序许可的前提下有效利用设计资源，以达到最大限度地提高模具开发的并行度、缩短开发周期的目的。具体算例表明了该算法的有效性、可行性。     

豆油乙二醇乙醚酯生物柴油研究

利用乙二醇乙醚和精制大豆油合成出一种新型生物柴油——乙二醇乙醚豆油单酯,并对产物进行了红外光谱分析和氢核磁共振波谱分析;考察了该生物柴油作为替代燃料在性能方面与柴油的差别,并利用单缸机研究了这种新型生物柴油对发动机动力性、经济性和排放性能的影响。试验结果表明:豆油乙二醇乙醚酯生物柴油的燃料特性达到了国外生物柴油生产标准,燃烧这种生物柴油后,柴油机动力性几乎不发生变化,耗油率有所增加;排气中烟度、CO和HC的排放量大幅度降低,而NOx排放略有增加。     

基于自相合性的主曲线的特性分析与研究

主曲线是穿过数据云“中间”的满足自相合性质的光滑曲线,它是线性主成分的非线性推广。在本文中,基于主曲线的自相合条件,构造一个微分方程,通过求解这个微分方程,我们得到了环形均匀分布的主曲线;通过对实验结果的分析与研究,我们得出了一些有趣的结论。     

基于主曲线的相似字符模糊分类方法

要提高手写字符的识别率,抽取方法,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征.本文尝试用主曲线这种新的方法来提取手写字符的结构特征,并基于这些特征来对相似字符进行模糊分类.所提方法在CE-DAR和OCRD手写体字符数据库上的实验结果表明:该方法不但是可行的,而且能有效提高相似字符的识别率.它为字符识别的研究提供了一条新途径.     

食品检测能力验证中沙门氏菌的分离鉴定

目的 参加编号为CFAPA-375的食品中沙门氏菌能力验证,提高检验技能,验证实验室沙门氏菌的检测能力。方法 采用国标法对沙门氏菌能力验证样品进行检测,同时采用实时荧光PCR法作为辅助方法。对分离出的可疑菌落,采用全自动微生物鉴定系统和实时荧光PCR法进行全面鉴定。结果 样品N1和N3中检出沙门氏菌,样品N2中未检出沙门氏菌,实时荧光PCR法与国标法检测结果一致。结论 本次实验室的能力验证结果为“满意”,验证了实验室沙门氏菌的检测能力。实时荧光PCR法快速、简便、特异性强,可与国标法配合使用,以确保实验结果的准确快速。     

基于序贯三支决策的半监督目标检测算法

深度学习对大规模数据的需求以及目标检测标注任务的复杂性促进了半监督目标检测任务的发展。近年来，半监督目标检测已经取得了很多优秀的成果。然而，伪标签中的不确定性依然是半监督目标检测研究中难以避免的问题，优越的半监督方法要求选取合适的过滤阈值来权衡伪标签的噪声信息比例和召回率，以最大程度保留准确有效的伪标签。为了解决此问题，在半监督检测的框架中引入了序贯三支决策算法，将模型输出的伪标签根据不同的筛选阈值划分为干净的前景标签、有噪声的前景标签，以及干净的背景标签，并对其采取不同的处理策略。对有噪声的前景标签采用负类学习损失来学习这些存在噪声的标签，避免学习到其中的噪声信息。实验结果表明了所提算法的性能优势，针对COCO数据集，在有监督数据占比只有10%的情况下，该方法实现了35.2%的检测精度，相比仅依靠有监督训练性能提升了11.34%。     

浅谈“电子技术”课堂知识的呈现方式

现代科学技术日新月异,经济飞速发展,社会迫切需要那些勇于探索、具有创新精神和创造能力的人才。但长期以来受传统教育观念的影响,电子技术课堂上教师固守的"讲解——接受"模式使的学生只能被动的听、死板的记,致使学生的思维得不到充分扩展,创新性学习能力没有得到充分挖掘,防碍了学生整体素质的全面提高。