InfoSigs:一种面向Web对象的细粒度聚类算法

面向Web对象的细粒度聚类已经成为学术界研究的热点.然而现有大多数聚类模型只关注如何对文本内容或文章主题进行聚类,聚类结果粒度较粗,无法满足大规模网络信息检索的质量要求.针对上述挑战,充分挖掘Web文档中词汇间的树状概率层次关系,提出一种以词汇信息分布作为特征标志的聚类算法InfoSigs,实现对Web对象的细粒度聚类.算法构建一个信息传递有向无环图,根据词汇在图中信息分布的集中度赋予其合理的权重,产生更具代表性的特征向量;同时算法提出了一个自适应的记录合并模型,有效提高记录簇中记录间的相似度,减少噪音对合并过程的影响.实验结果表明,InfoSigs算法比传统聚类算法—I-Match和Shingling—在F-Measure值上平均约有21.3%的提高,可以有效地运用到多领域Web对象的聚类问题.     

碳纤维布加固混凝土构件在二次受力时正截面承载力的讨论

本文根据加固构件的受力特点，对碳纤维布加固砼梁在加固前后正截面的应力应变的变化作了深入的探讨。并提出了精确正截面极限承载力的方法。     

变容管调谐微带环形谐振器带通滤波器的研究

本文研究了变容管调谐的微带环形谐振器带通滤波器。给出了微带环形谐振器的谐振特性和两环形谐振器间的耦合特性。制作了二级变容管调谐微带环形谐振器的带通滤波器，实验结果和理论吻合较好。     

TrigSigs:一种有效的非结构化记录关联合并算法

为了解决从网络数据源提取的非结构化数据的处理问题,提出一种基于触发对的聚类算法TrigSigs,利用触发对挖掘非结构化数据中隐含属性间的关联关系作为辨别实体的标志.该算法能够聚集对辨别实体起到关键作用的特征组合,过滤噪音词汇,并且根据辨别实体的分辨力,为每个特征词汇赋予合理的权重,使记录的特征向量对辨别实体更具代表性,最终提高聚类结果的细粒度,很好地解决了非结构化数据的记录关联合并问题.实验结果表明:该算法可以过滤绝大部分噪音词汇,并且根据词汇的分辨力合理分配权重,使最终聚类结果的准确率有很大的提升.     

电容调谐的微带环形谐振器带通滤波器

普通的微带带通滤波器常采用λ/2或λ/4微带线谐振器作为滤波元件。这种谐振器由于射频短路点的存在,会产生寄生参量。这些寄生参量会使谐振频率不稳定,增加电路的损耗和寄生耦合等缺点,因此这种