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1.
李艳梅 《楚雄师范学院学报》2004,19(6):18-19,58
文章考虑了一类具有Z2等变性质的五次哈密向量场的全局性质,得到了其全局相图,并对参数空间进行了划分。 相似文献
2.
提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
3.
施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29
提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究,与常用的K-最邻近法相比,无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外,从研究中的不同特征选择的评价函数来看,它们对分类有一定的影响,应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高,其次是文本证据权,而期望交叉熵的效果最差,说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。 相似文献
4.
基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义,提出了自动文本分类的流程模型,然后选取了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法作为一个典型例子进行分析,最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
5.
Inverted Index Compression Using Word-Aligned Binary Codes 总被引:3,自引:1,他引:3
We examine index representation techniques for document-based inverted files, and present a mechanism for compressing them using word-aligned binary codes. The new approach allows extremely fast decoding of inverted lists during query processing, while providing compression rates better than other high-throughput representations. Results are given for several large text collections in support of these claims, both for compression effectiveness and query efficiency. 相似文献
6.
7.
8.
9.
运用面板向量自回归模型分析后发现:东部地区图书出版对经济增长带来了“先增强后减弱”的正向冲击效应,中部地区的冲击效应既不明显也不稳定,西部地区则呈现负向冲击效应。同时,东部地区出版产业的延伸和知识的外溢使得全国的图书出版带来经济的有效增长。但是,这一效应主要是通过“产业渠道”而非“传播渠道”传导的,这就使得图书出版数量上的扩张只是带动了出版产业的发展,而未能带来出版知识快速且有效的转化。 相似文献
10.
几种常系数线性非齐次方程组的特解的求法 总被引:8,自引:0,他引:8
孙丽强 《青岛大学师范学院学报》1997,(2)
本文给出了方程组:在某些情况下的待解的解型,并指出了一般情况下特解的形式,由此可用待定系数法求其特解。 相似文献