结合粗糙集与集成学习的中文文本分类方法研究

介绍中文文本分类的流程及相关技术。在分析传统的文本特征选择不足的基础上,提出了基于粗糙集与集成学习结合的文本分类方法,通过粗糙集进行文本的特征选择,采用一种集成学习算法AdaBoost.M1来提高弱分类器的分类性能,对中文文本进行分类。实验证明,这种算法分类结果的F1值比C4.5、kNN分类器都高,具有更加优良的分类性能。     

改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类

K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类.为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN.定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类.基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法.     

上海国展商业中心后评估(POE)研究报告

21世纪以来,我国的城市建设取得了举世瞩目的成就,会展中心在快速发展的同时也存在不合理性和建成效益不尽如人意的问题.对上海国展商业中心的建筑性能、商业运营等方面进行后评估,形成对建筑环境的信息反馈,同时为会展综合体设计提供可靠数据.     

LIBS与其它原子光谱技术在机油检测中的研究进展

发动机机油中磨损元素在发动机正常运转中发挥着重要的作用,对其进行实时检测可以预知事故的发生,防止发动机进一步磨损,因此实现机油中磨损元素的探测具有重要的应用价值。归纳了利用原子光谱对机油检测的关键问题,指出了原子发射光谱技术中的激光诱导击穿光谱（LIBS）技术和其它原子光谱技术在机油样品检测方面的研究进展,讨论了各种技术的优缺点。介绍了LIBS技术在机油检测方面的优势,引入了间接烧蚀LIBS技术。该技术不仅保存了LIBS技术本身的优势,而且大大提高了检测灵敏度。用间接烧蚀LIBS技术探测机油中磨损元素,具有巨大的应用前景,对该技术的现场探测应用进行了展望。     

基于时空残差网络的区域客流量预测方法

针对区域客流量波动性强、复杂非线性的特征,易受到季节性影响,并且单一神经网络模型无法同时学习时间与空间相关性问题,通过对区域客流量影响因素分析,结合残差网络和全连接网络,提出了用于区域客流量预测的改进Quad-ResNet模型。Quad-ResNet模型融合了四个残差网络和一个全连接网络,该模型通过深层次的卷积学习空间相关性,结合四个残差网络学习时间邻近性、相似性、周期性、趋势性,使用全连接网络学习季节性影响。将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一数据集上进行区域客流量预测对比实验,实验结果表明,Quad-ResNet模型误差小于其他对比模型,而且在训练和预测的操作上明显比LSTM模型更简便,更适用于区域客流量预测。     

生态袋加筋土挡墙技术在海龙水库塌岸治理中的应用

针对海龙水库塌岸工程现状,对不满足稳定要求的边坡,采用生态袋加筋土挡墙结构,可有效的解决岸坡坍塌问题,保证岸坡的整体稳定性,改善水库岸坡生态环境。     

WC-10Co硬质合金刀具材料超低温处理研究

以TC4钛合金为被加工件,研究了超低温处理对WC-10Co合金车刀耐磨损性能的影响。利用硬度计、SEM和XRD等对合金车刀的硬度和微观组织结构进行了分析测试。研究结果表明,超低温处理可以显著提高车刀的耐磨损性能,且随着车削长度的增加超低温处理刀具的优势越显著。合金刀具经超低温处理后硬度略有提高,抗弯强度及韧性显著提高,微观组织结构无明显改变;XRD图谱中深冷处理刀具WC的峰位右移表明合金WC所受压应力减小,粘结相Co所受拉应力减小,对提高合金强度有利。     

黑龙江通信行业为首届中俄博览会提供优质通信保障

6月29日,首届中俄博览会暨第25届“哈洽会”在哈尔滨国际会展中心盛大开幕,俄罗斯数百家企业前来参会,还吸引了美国、加拿大等30多个国家和地区参与。黑龙江通信行业不但作为参展商积极参展,而且积极部署、精心谋划,圆满完成了博览会开幕及盛会期间的通信保障工作。     

企业文化测评体系的构建及其管理

随着企业持续发展对企业文化日益增长的需要，企业将越来越重视企业文化建设，特别是其测评体系的构建及管理。为此，从文化战略、理念导向、价值观、文化能力、文化环境以及个体文化等方面，构建了企业文化的测评体系，并阐述了该体系实施的过程管理要点。