李群核学习算法研究

分析了李群流形空间的几何结构、核函数和KFDA(kernel Fisher linear discriminant analysis)的原理,推导了矩阵李群内积空间的度量形式,进一步推导出5个李群核函数,并以此设计实现了KLieDA(kernel Lie group linear discriminant analysis)算法。李群核函数是适应性更广的核函数形式,由于欧氏空间的几何结构是李群的子集,李群函数不仅适用于矩阵李群的样本集,同时也适用于常规的向量形式的样本集。实验表明,基于李群函数和李群均值理论的KLieDA算法是一种快速高效的李群样本分类器。实验部分除了KLieDA的分类,还对基于李群核的SVM(support vector machine)算法进行手写体分类,结果表明,手写体图像的区域协方差李群特征具有较好的线性分布特性。     

一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法

研究了一种基于前向散射雷达的车辆目标自动识别方法:分析了前向散射雷达回波与目标速度、轮廓等目标特性之间的关系;提出了主瓣对齐的功率谱预处理方法,采用主成分分析方法分析了不同类别车辆的前向散射雷达功率谱的特性;提出了基于多元线性回归的目标特征提取方法,比较了K最近邻法和Bayes分类器对不同特征集的识别性能.实现结果表明,本文采用的特征提取方法显著改善了识别效果.     

基于SMS的移动电子商务安全问题与对策

文章首先介绍基于SMS的移动电子商务工作模式和安全需求,以此提出了移动电子商务系统的总体安全架构,然后分别从终端接入层、通信链路层、网关协议层、应用服务层四个层面分析了移动电子商务常见的安全问题,最后提出了以动态口令与"挑战"文本相结合的认证方式,以Hash算法实现签名,端到端的SMS移动电子商务安全技术方案。     

网页表格清白进Word

有时我们会复制表格内容到Word中,如果选择直接复制过来,可能会带来很多无用的框架或垃圾信息。因此大家通常会在复制之后执行"选择性粘贴"命令,将它们以纯文本的形式粘贴到Word文档中进行编辑排版。但是,这样的复制方法会丢失原来的表格结     

基于SNS的网络挖掘系统研究

介绍网络挖掘系统的功能模型及其采用的体系结构．并重点阐述系统采用的社团发现技术、文本提取和文本分类等关键技术,并对存在的问题进行分析和总结。     

基于粗糙集与改进KNN算法的文本分类方法的研究

KNN算法是文本自动分类领域中的一种常用算法,对于低维度的文本分类,其分类准确率较高。然而在处理大量高维度文本时,传统KNN算法由于需处理大量训练样本导致样本相似度的计算量增加,降低了分类效率。为解决相关问题,本文首先利用粗糙集对高维文本信息进行属性约简,删除冗余属性,而后用改进的基于簇的KNN算法进行文本分类。通过仿真实验,证明该方法能够提高文本的分类精度和准确率。     

如何解决Rich Edit2．0控件不能进行文本粘贴的问题

Rich Edit2．0是Rich Edit控件的2．0版本．是一个功能强大的文本编辑控件．支持文本的多行显示、复制剪切及粘贴、撤销重做等功能。有关这一控件在Visual C＋＋软件开发中的使用方法,及其高级功能的开发,已有很多文献做了详细的介绍,但在实际使用中,仍会遇到个别难以解决的问题。     

用VC++编程实现Web文本资料的抓取

用VC++编程实现了Web文本资料的抓取.它能够获取指定网页上的所有链接,并把这些链接的网页抓取下来,以文本文件形式保存在指定文件夹中.     

基于MKL-SVM的网络购物评论分类方法

购物网站在线评论系统收集了大量的顾客评价。支持向量机（SVM）是一种有效的文本分类方法,可以用于跟踪和管理顾客意见,但是SVM存在训练收敛速度慢,分类精度难以提高等缺点。文章提出利用异质核函数性的不同特性,解决支持向量机（SVM）数据泛化学习能力弱的问题,提高SVM的分类精度,通过对顾客购物评论进行分类,解决购物网站海量顾客评论分析的问题,帮助企业及时进行顾客反馈,提升服务水平。     

基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法

目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。