文本分类中基于改进特征选择方法的研究

文本分类不仅可以提高分类的效率,而且可使人们更快地找到想要获取的信息。在特征选择方法的基础上,分析了卡方统计法的缺点,对其提出了一种改进的方法,同时采用支持向量机分类的算法和词频-逆向文件频率权重函数对其进行了验证。通过实验得出此方法可以在很大程度上提高文本分类精确度,使分类的效果更好。

文本分类中一种特征选择方法的改进

特征选择在文本分类中是非常必要的,这是由于它可以使分类更加有效与准确。本文根据特征选择方法χ2统计方法的不足,对χ2统计进行改进,并在支持向量机分类算法上进行实验。实验结果表明改进的方法可以提高分类的准确度。

基于时间条件算法的灭火机器人设计

详细介绍了灭火机器人的组装,在组装机器人的基础上,概括性的介绍了灭火机器人的各种算法及无火不进房算法中的时间算法和条件算法。为了让灭火机器人更加稳定的退出每个房间,结合时间算法和条件算法的优点,提出了时间条件算法,从而让机器人采用时间条件算法在迷宫中行走,并完成灭火任务。实验表明,此算法的应用使机器人在灭火过程中稳定性很高,并能及时避开迷宫墙壁;不但效果好,而且在很大程度上缩短了时间。

基于多传感器控制法的循迹机器人的设计

介绍了机器人的循迹场地及安装,讨论了一般的循迹方法,即双灰度传感器骑线法和三灰度传感器压线法,这两种控制法虽然简单易行,但是在带有拐弯和直角比较多的情况下,则会出现很多问题,甚至不能正常循迹。采用了多灰度传感器控制法进行循迹。经实验证明机器人能很好地沿循迹路线行走,并且效果很好。

构筑校园网安全服务器

本文详细分析了目前高校校园网服务器的安全问题，针对校园网中运行的不同服务器提出了相应的综合性安全解决方案。

语音句子边界检测的模型及评价标准

语音作为一个交叉学科,具有深远的研究和应用价值。语音句子边界检测是语音识别中的一个重要步骤,它可以使语音识别具有更好的可读性，并能使我们理解语言处理模块。本文介绍了语音句子边界检测中常用的模型及评价标准。

语音句子边界检测的模型及评价标准

语音作为一个交叉学科，具有深远的研究和应用价值。语音句子边界检测是语音识别中的一个重要步骤，它可以使语音识别具有更好的可读性，并能使我们理解语言处理模块。本文介绍了语音句子边界检测中常用的模型及评价标准。

基于Portal认证技术在校园WLAN组网中的应用实践

目前无线网络已成为一个热门话题,其使用越来越普及,在校园中的使用也尤为重要。介绍了校园无线网Portal认证技术的设计思想,给出了基于太原工业学院Portal认证技术的无线网络组网方案,实现了师生通过Portal认证技术访问校园WLAN。

基于混合CRFs&SVM应用于文本信息分类

为了对文本信息进行更加有效分类,研究文本信息的一种新型分类。在了解文本信息分类和讨论条件随机场(CRFs)和支持向量机(SVM)的基础上,结合CRFs对上下文依赖性的优点以及SVM对高维问题的特殊解决方法,分析了二者结合的方法,并将其中一种结合方法应用到文本信息分类中。通过实验对此方法进行了验证。实验结果表明:CRFs&SVM方法的查全率、查准率以及F1-测量的各平均值比SVM方法都有所提高,具有良好分类性能和更加准确的分类率。进一步证明CRFs&SVM方法适用于文本信息分类,具有良好的应用前景。