关联规则的开采算法在文本分类中的应用

阐述传统关联规则开采模型,提出新的文本关联的开采算法,并将其应用到文本分类中.     

一种基于SOM的中文文本两阶段快速聚类方法应用研究

研究了一种基于自组织神经网络的中文文档聚类方法,按照提出的中文聚类模型,该方法首先对文档进行SOM训练产生初步的聚类结果,然后对第一次聚类结果进行基于参考点和密度的快速聚类,理论分析和实验结果也证明了该方法适合高维中文文档的聚类,与直接聚类方法相比,该方法提高了聚类的效果,减少了计算时间。     

嗓音声学分析在全喉切除患者食道语康复实践中的临床研究

目的分析全喉切除患者食道发音的语声学特征,以指导食道语康复实践。方法对30例全喉切除患者进行食道语训练并作嗓音声学分析,以健康男性作对照,同时比较食道发音者训练1个月和6个月的效果。结果食道语训练1个月者与健康男性比较及食道语训练1个月与训练6个月比较,嗓音声学参数基频、振幅、基频微扰、振幅微扰、谐噪比差异均有统计学意义（P〈0．05或P〈0．01）。结论食道语训练1个月的患者食道语声音稳定性差、音调低钝;训练6个月的患者食道语声音稳定性相对较好,音调较清。食道语训练是全喉切除术后患者获得发音的一种重要途径。     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法.介绍了 ID3决策树算法的基本思想,讨论了ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程.     

聚类分析中相似性测量方法的研究

聚类是数据挖掘中的主要方法.讨论了在大多数聚类算法中的相似性测量方法,并以属性的类型作为选择相似性的标准,阐述了用于数值属性,符号属性及混合属性相似性测量方法.     

基于SOM的电子商务中交易数据库二次聚类算法

研究了一种基于自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）神经网络的交易数据库聚类方法,该方法首先对数据库中的数据项进行SOM训练学习产生初步的聚类结果,然后对第一次获得的聚类结果进行二次聚类,与直接聚类方．岳相比,该方法提高了聚类的效率,减少了计算时间。     

一种基于SOM的中文文本两阶段快速聚类方法应用研究

研究了一种基于自组织神经网络的中文文档聚类方法，按照提出的中文聚类模型，该方法首先对文档进行SOM训练产生初步的聚类结果，然后对第一次聚类结果进行基于参考点和密度的快速聚类，理论分析和实验结果也证明了该方法适合高维中文文档的聚类，与直接聚类方法相比，该方法提高了聚类的效果，减少了计算时间。     

一种基于向量空间模型的文本聚类方法

研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的.