传感器实时信息共享的一种实现方案*

针对企业中会存在的各类传感器所产生的关于自然现象的一些实时信息,如果能够得到及时的分析处理,并作出相应的决策,将会极大地提高企业的运作效率.提出了一种在信息网格中集成传感器的方法,并以智能数字磁场计HMR2300为例说明其实现过程.实践表明,该方法能够更方便、更快捷地将传感器集成在信息网格中,实现实时信息共享.     

基于TextRank的KNN文本分类算法研究

针对在大量高维样本集下KNN算法的分类计算开销大、效率低的问题,提出了一种基于TextRank和TF-IDF的文本分类算法。首先通过TextRank算法获得文本的候选关键特征,并选择权值较大的特征作为最后的文本关键分类特征,实现所有文本文档的维度缩减,最后采用基于TFIDF特征权值计算方法实现KNN分类。实验结果表明,此方法能够有效地减少文本特征,降低文本向量维度,提高分类效率和分类性能。     

关于解决灌区发展深层次问题的思考

灌区水管单位由于定性定位不准,政策和体制变革没有跟上,致使"社会效益大、自身效益小"的包袱越背越重,入不敷出,举步维艰.以陕西省内各灌区的实际总结了灌区当前发展遭遇的瓶颈,并从水价制度,灌区运行体制,灌区发展方向等多个方面提出了的解决问题的建议,供灌区管理人员参考.     

XML Schema匹配中的元素相似性度量算法研究

为了实现XML Schema自动匹配,解决XML数据共享问题,提出一种基于语义和结构的模式自动匹配算法。首先采用基于单词网络(wordnet)的语义匹配算法及字符串结构匹配(n-grams)算法计算来自两个模式树中节点对名称相似度,然后获取包含此节点对的各自路径集,再通过计算对应路径集中每对路径的最大相似度获得此节点对的结构相似度。实验分析表明此方法具有较好的查全率和查准率。     

基于语义分析的在线评论文本情感分类算法研究

针对用户评论文本情感分类过程中缺乏特征词语义分析和数据维度过高的问题,提出了一种基于语义分析的在线评论情感分类方法。利用Word2Vec工具获得词向量,通过词向量运算获取评论文本中的词与情感词典中的词之间的语义相似度,然后根据此相似度的大小选择反映正面或负面情感的词作为评论文本的关键特征。通过非负矩阵分解算法,将原始评论文本映射到一个低维的语义空间,降低评论数据维度,增强评论文本之间的语义相关度。实验表明,提出的算法具有更好的文本情感分类能力。     

基于BERT语义分析和CNN的短文本分类研究

针对短文本数据量较小情况下CNN模型无法获得较好文本分类特征造成文本分类精度不高的问题,提出一种结合BERT语义分析和CNN的短文本分类模型,通过对BERT预训练模型进行微调获得文本向量表示,文本向量能够体现文本特征的全局语义关系,并将文本向量表示数据输入CNN模型进行分类模型训练,获得最终的文本分类特征实现分类。此方法能够实现短文本分类精度的有效提升。     

基于差别对象对的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,当问题的规模比较大时,基于差别矩阵的属性约简算法存放差别矩阵的空间过大,相应地,其时间复杂度也比较高.针对这一问题,提出了基于差别对象对的改进属性约简算法,由于该算法不再需要存储差别矩阵,因而降低了存储量和计算量,从而提高了算法的效率.     

信息集成系统中的缓存数据更新方案

为了维护信息集成系统中的数据一致性,本文提出了一种缓存数据实时更新方案,根据信息全局模式和各个信息源输出模式之间映射关系的不同,分别采取不同的更新定位方式,实现对应全局缓存数据的实时更新,有效地解决了源数据和全局缓存数据之间的不一致问题,提高了信息查询结果的准确性.     

一种基于信息网格的多源信息集成方案

随着分布式系统的推广,各种与企业某一活动相关的信息资源分布在各个异构的信息源上,致使给企业用户全面、正确的决策带来极大的困难.为了有效地利用这些信息资源,提出了一种基于信息网格的多源信息集成方案,并利用XML技术来集成各个分布自治的异构信息源上的信息,提供给所有用户一个透明的访问接口.