一般间隙序列模式挖掘的关键词抽取

本文提出了有监督的关键词抽取算法——KEING（Keyphrase Extraction using sequentIal patterns with oNe-off and General gaps condition）算法.首先,将每篇文档作为一个序列库,利用SPING（Sequential Patterns mIning with oNe-off and General gaps condition）算法获取词语之间的关系及其多种变化形式,并利用统计模式特征的方式描述候选关键词;然后,通过朴素贝叶斯分类算法对大量带标记的训练数据进行训练,构造分类器;最后利用分类器从测试文档中识别出关键词.通过实验验证了SPING算法的完备性以及KEING算法的有效性.     

一种新型超高温固井水泥石抗强度衰退材料

在200 ℃以上超高温下,加砂水泥石强度发生衰退,导致超高温深井固井水泥环层间封隔失效,无法满足高温油气井长期开采的需求。对加砂水泥石的强度衰退机理进行探索,研究发现超高温下加砂水泥水化生成平行疏松的硬硅钙石,孔隙率增大,是其力学性能衰退的根本原因。通过高温水化产物优化设计,优选晶体层间距为纳米尺寸的含铝矿物和纳米管材料,开发了一种新型超高温水泥石抗强度衰退材料DRB-4S。在240 ℃下,DRB-4S加量为10%～20%时,水泥石28 d强度不衰退且大于50 MPa。通过X射线衍射分析、扫描电镜测试、孔结构测试等方法进一步对DRB-4S抗强度衰退机理进行了分析,晶体层间距为纳米尺寸的含铝矿物促进了高温稳定水化产物铝硅钙石的生成,纳米管的加入抑制了雪硅钙石向硬硅钙石转化,并且在水泥石中起到桥联填充作用,降低了水泥石的孔隙率。掺有DRB-4S的固井水泥浆失水量小于50 mL,稠化时间易调,稳定性良好,总体施工性能良好,为高温油气井长期开采提供了有力的技术支持。      

基于JSP的宿舍管理系统的设计与实现

高校宿舍管理科承担着管理、检查、督促和协调等重要的管理任务,在传统的手工管理方式中,由于各种客观因素的限制,不可避免地会在管理上存在漏洞.计算机的信息化管理为问题的解决奠定了基础.介绍了基于JSP服务器,在Eclipse平台下,用Java Stuffs Tomcat技术进行开发的学生宿舍管理系统.讨论了宿舍管理系统的总体规划、设计思想及各功能模块的实现.此信息化管理系统,不但具有一般管理系统的方便、及时、快捷等优点,而且还使整个管理工作更加人性化,从而营造了一种浓厚的宿舍文化,使大学宿舍生活更加和谐.     

数据挖掘在高中生综合素质评价中的应用

自普通高中学生综合素质评价工作开展以来,在高等院校选拔人才时起到了辅助作用。文中引入数据挖掘技术,使其与综合素质评价工作有机地结合起来,符合时代潮流的发展趋势,具有一定的研究价值。文中把改进的基于0-1矩阵向量内积法运用到普通高中学生综合素质评价工作中,这种方法与经典Apriori算法相比,由于只需要对事物数据库进行一次扫描,所以效率比经典Apriori算法提高很多。实验结果证明用这种算法来处理学生综合素质评价数据较为合理。     

基于张量表示的域适配的迁移学习中特征表示方法

本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法提出联合域对齐,即源域和目标域同时对齐共享子空间.并且本文方法将适配正则化引入张量表示空间求解.本文适配正则化包括动态分布对齐和图适配,以缩小域间分布差异和保留样本间流行一致性.最后融合联合域对齐,动态分布对齐和图适配,通过联合优化求解获得共享子空间表示.几个公共的跨域数据集上的大量实验结果表明了本文方法优于其它主流的迁移学习方法,验证了本文方法的有效性.     

一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法

介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。     

基于群体智能求解N后问题

摘　要：文章提出一种求解N后问题的蚂蚁模型算法,它受启发于群体智能的蚂蚁算法和多Agent系统,又吸收了回溯算法的优点。该算法是一种随机搜索算法,从根本上改变了回溯算法的系统地搜索机制,避免了大量的冗余搜索,又保证了必要的搜索。在求解N后问题的第一个解时,大大地减少求解时间和求解步数,当N较大时,也可得到较好的求解效果。仿真实验结果证实了这一算法的有效性。     

基于交叉覆盖算法的时间序列模式匹配

为了有效进行时间序列的匹配,提出了基于交叉覆盖算法的模式匹配方法。首先对时间序列进行预处理,使它们分布在n+1维空间中某个中心在原点的球面上,再通过学习构造分类器,实现序列的准确匹配。主要讨论完全匹配查询,即把两两相似的时间序列分别归类,所以利用交叉覆盖算法准确分类的功能可以完成所探讨的问题。     

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能。如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性。提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点。整个状态空间随用户的操作进行局部调整,分布均匀。该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性。     

基于多项式拟合算法的EMD端点问题的处理

经验模态分解(EMD)是由Huang等发展的一种新的数据分析方法,但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点问题。文章在解决该问题已有算法的基础上,提出了多项式拟合算法。它利用多项式来拟合临近端点处的极值点序列,再由此多项式求出极值点序列在端点处的近似取值,使得对极值点进行插值的三次样条在端点处不会发生大的摆动。通过对三种算法进行比较,证明了多项式拟合算法可以有效地抑制端点效应。