一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法

针对文本分类中的特征加权问题,提出了一种基于特征重要度的特征加权方法.该方法基于实数粗糙集理论,通过定义特征重要度,将特征对分类的决策信息引入到特征权重中.然后,在标准文本数据集Reuters-21578 Top10和WebKB上进行了实验.结果表明,该方法能改善样本空间的分布状态,使同类样本更加紧凑,异类样本更加松散,从而简化从样本到类别的映射关系.最后,使用Nave Bayes,kNN和SVM分类器在上述数据集上对该方法进行了实验.结果表明,该方法能提高分类的准确率、召回率和F1值.     

用TL494实现单回路控制器

介绍了以电压驱动型脉宽调制控制集成电路TL494为核心元件并加上简单滤波电路及RC放电回路所构成的回路控制器。它能把脉冲宽度变化的信号转换成与脉冲宽度成正比变化的直流信号,进而实现闭环单回路控制。     

OpenCV耦合三目视觉的标准件目标定位研究与应用

在制造业自动化生产过程中,需要对标准件上某些目标进行定位,从而以此为依据对生产件进行校准。由于标准件为金属物品,且表面粗糙,打光成像后,目标背景复杂,而当前的图像目标定位算法不稳定。对此,文章提出了一个基于Open CV与三目视觉的标准件定位机制。首先基于三个Basler工业相机实现图像采集;然后基于形态学处理与阈值分割处理得到目标的大致区域,再通过轮廓匹配得到目标的精确坐标,轮廓特征有周长、长宽比、长宽差。最后引入特征判断机制,实现不良检测。最后测试了该机制性能,结果表明:与普通的图像目标定位算法相比,在图像目标特征不明显,且背景复杂时,该机制具有更好的定位与检测效果,准确定位出图像目标的轮廓。     

SCO OpenServer Release 5.0.4与Windows系列多系统并存的一种方法

对多种操作系统原理和特点的深入研究,经过大量的实践,提出了一种多系统并存的安装方法。     

基于aspect封装的需求级特征复用方法

可复用的软件资产的确定为软件复用活动提供了基础.特征模型通过特征以及特征之间的关系来有效地组织特定领域的软件需求,为领域需求的复用提供有力支持.面向方面系统设计着眼于减少软件开发中需求或代码的纠结,将识别出的横切关注点封装成aspect,有利于开发模块化良好的软件产品以及高效的软件维护和复用.为方便特征复用,提出了一种在系统需求分析级别对特征模型进行aspect化封装的方法,可提取出遗留系统中的可复用部分.首先,通过分析同一领域遗留系统的需求文档,识别出系统关注点,建立领域的关注点层次结构;其次,基于领域关注点层次结构,提取领域特征,并对相似特征进行aspect化封装,形成特征层次模型;最后,基于建立的特征模型以及封装的aspect开发新系统,达到软件复用目的.基于新方法进行了实例分析,通过复用两个不同的Web遗留系统得到一个新的Web系统.可以看出新方法对同一个领域中的多遗留系统地复用有较好的指导意义.     

数据线也“罢工”

对多种操作系统原理和特点的深入研究,经过大量的实践,提出了一种多系统并存的安装方法.     

电子细胞模型Analog-Cell中基因表达调控的模拟实现

电子细胞模型的研究是人工生命的重要研究领域之一,Analog-Cell是国内第1个电子细胞图形模型,用于在分子水平上图形化的模拟真核细胞的基因表达过程.扩展的Analog-Cell添加了在基因表达过程中起重要作用的酶和调控因子,利用状态控制机制,设计并实现了转录、mRNA的加工和翻译3个阶段中基因表达调控的主要反应的算法,并结合模拟示例展示了这些算法的运行结果.模拟实验结果表明,设计的算法符合生物学原理,使Analog-Cell具备了一定的图形化模拟基因表达调控反应的能力.最后,指出了上述工作给Analog-Cell带来的新优势,并对下一步工作进行了展望.     

OpenCV耦合人机交互的手机表面目标检测定位研究

在手机外壳组装过程中,其表面易产生不良瑕疵,这些瑕疵存在于摄像头、距离感应器以及喇叭、logo目标附近,直接影响手机质量,因此对于这些目标的检测定位研究显得尤为重要。而现有的图像目标定位机制不稳定,当目标物很小,或发生旋转时,其定位质量不理想,存在较大的定位误差。故文章设计了Open CV耦合人机交互的手机表面圆目标与矩形目标定位机制。首先基于canny边缘检测算子与霍夫变换,实现手机圆目标检测;再利用阈值分割和形态学开运算对其进行处理,获取矩形目标的基本轮廓,通过轮廓匹配,计算该目标的精确坐标;最后引入人机交互机制,即可通过鼠标测量图像中目标间距离,增强用户体验。实验结果显示:与当前图像目标定位机制相比,在图像目标存在旋转情况中,本文机制的定位精度更高,显著降低了定位偏差,可精确定位图像目标;且目标检测正确率更高。     

生物信息学在新兴学科群中崛起

生物信息学以一种综合、全面、系统的观点来研究生命现象及其规律,它将会成为21世纪生命科学中的重要研究领域之一.本文简单介绍了生物信息学的产生,发展,研究内容,应用及重要意义等.     

基于多种群协同优化的文本分类规则抽取方法

针对文本分类中的规则抽取问题, 提出一种基于多种群协同优化的文本分类规则抽取方法. 该方法利用信息熵生成初始种群, 采用多种群协同优化方法演化当前种群. 多种群协同优化方法通过种群之间的相互竞争和良种共享机制提高优化方法的效率. 实验结果表明, 本文提出的文本分类规则抽取方法所抽取规则的数量少, 准确率高, 平均长度短; 同时, 本文方法所用的计算时间少, 抽取分类规则的速度快, 适用于大规模数据集.