一种基于非监督判别语义特征提取的文本分类算法

语义特征提取对于实现文本数据特征空间降维,滤除数据噪声,提高文本数据分类准确率有着重要的意义。论文在传统特征提取算法的基础上提出了一种非监督判别语义特征提取降维算法,并对此进行了算法有效性论证和实验结果比较及分析,验证其在分类准确性、时间复杂度、抗噪能力等方面都有较好的性能。     

业绩并不是营销的全音

前几天，笔者接触了一家经营矿泉水的企业。这家企业看好矿泉水市场的潜力，于是就在青海三江源附近投资建厂，意欲进军高端水领域。产品刚刚上市不N3个月，在局部区域刚刚完成铺货。企业老板给销售部门提出的要求是，2012年高端矿泉水营业额要达到5亿元，听到这个要求，笔者内心惊讶到了极点。     

牙齿重度磨耗患者固定及可摘局部义齿咬合重建的临床效果

目的:观察牙齿重度磨耗患者固定及可摘局部义齿咬合重建的临床效果。方法:按照修复方式将34例固定义齿修复患者设为固定义齿组,34例可摘义齿修复患者设为可摘义齿组,30名牙牙合关系正常者设为对照组。记录两组患者局部义齿咬合重建前后关节症状、关节间隙、髁突位置及咀嚼效率变化并与对照组进行对比。结果:两组患者重建3个月后肌肉压痛、关节区压痛、关节弹响症状阳性率均较重建前下降,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者重建前关节前间隙高于对照组,关节上、后间隙低于对照组;重建3个月后两组患者关节前间隙均较重建前缩小,关节上、后间隙均增大,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者重建3个月髁突位置较重建前趋于居中,但仍未达到对照组80%的居中率,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者重建前咀嚼效率均低于对照组,重建3个月后,两组患者咀嚼效率均较重建前提高但仍低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。重建3个月后,两组患者关节症状阳性率、关节间隙、髁突位置及咀嚼效率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:固定及可摘局部义齿均可明显改善牙齿重度磨耗患者关节症状、关节间隙、髁突位置及咀嚼效率,两种咬合重建方式的的近期效果相仿,在临床实践中可根据具体情况选择。     

一种计算钢箱梁支承加劲肋的简化方法

提出一种计算钢箱梁变截面支承加劲肋整体稳定和局部受压承载力的简化方法。同时结合实例分析，验证其应用的可行性，列出计算公式供设计参考。     

某工程基坑混凝土内支撑钢立柱托换施工技术

结合工程实例,介绍混凝土内支撑的钢立柱托换的施工方法及过程,取得了较好的施工效果,成功解决了因地下室基坑局部加深和房型调整造成的结构构件与钢立柱的位置冲突,为解决此类工程的施工积累了经验。     

原平—五台—代县一带磁异常解释推断成果探讨

在工作区地质特征、地球物理特征的研究基础之上,结合异常场平面特征、区内物性特征及异常查证结果,将全区的局部异常成因归纳为7种,并描述了对应的异常形态特征,总结了磁异常构造解释,得出成果小结,以期为工作区今后的研究方向提供思路。     

三拱肋钢管混凝土系杆拱桥拱脚局部应力分析

针对三拱肋钢管混凝土系杆拱桥的拱脚,采用有限元程序建立了中拱肋拱脚节点的有限元模型,分析了在多种工况作用下的拱脚区域的应力分布和受力机理,计算结果表明:设计时需要注意对拱脚和拱肋相接处、支座支撑处、系杆与端横梁连接处等位置采取局部钢筋网的加强等措施以分散应力。     

基于二维局部均值分解的图像边缘检测算法

针对二维局部均值分解(bidimensional local mean decomposition,BLMD)中影响算法速度的两个主要因素:自适应搜索窗口和迭代终止条件,提出了优化方法,并在其基础上提出了一种边缘检测算法。该算法采用Delaunay三角剖分得到局部极值点的理想规则化的三角网格,通过网格划分确定相邻极值点及滑动平均窗口的大小,并提出了一种新的BLMD算法迭代收敛条件,通过对人工合成图像以及自然图像的实验,证实了该优化算法与原算法结果非常接近甚至更优,且大幅度提高了计算速度。对BLMD得到的最高频分量进行直方图均衡,将其结果二值化,通过设定阈值剔除其中不连续的细小边缘,通过形态学将其骨骼化,得到最终提取的边缘。与几种典型边缘检测算子的比较实验表明,新算法可以较好地检测出图像边缘,相对于其他边缘检测算子,对于图像中的纹理等细节边缘有着更佳的检测效果;并且得益于BLMD图像多尺度分析的优势,较好地避免了因光照明暗等低频因素产生的假边缘,提取出的边缘更符合视觉上的主观检测。     

柱壳接管外载荷局部应力计算方法对比分析

在压力容器的教学和工程实际中,由外载荷在柱壳接管上产生的局部高应力是容器安全的一个重要影响因素。总结了实际工作中的心得体会,对采用不同计算方法的特点进行了简述,并且通过实例对比说明了不同计算方法各自的特点,为教学和工程实际提供了参考。     

基于非局部均值的自适应采样

提出一种基于非局部均值(NL-Means)的自适应采样方法,在使用非局部均值对图像进行去噪时,使用双缓冲区来存储图像,消除滤波系数和噪声之间的相关性。利用两个缓冲区之间的差值构建出一个权值地图,作为自适应采样的依据,从而使得合成图像时能够有针对性的进行采样,最终优化直接光照的绘制效果,提高其绘制效率。实验结果表明,该方法优于香农熵等经典方法。