基于特征矩阵优化与数据降维的文本聚类算法

针对文本聚类问题中因为维度灾难以及特征信息丢失而导致的聚类效果低效问题,本文提出一种基于特征矩阵优化与改进主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维的聚类算法。在原基于文档频率和逆词频(Term frequency inverse document frequency,TF-IDF)算法的基础上提出ALFW(Adaptive length frequency weight)权重优化方案,使得特征矩阵的分布性更好,特征项的表征更加明显。在降维处理上,采用信息论中的联合熵标准对PCA算法进行了优化,提出UE-PCA(United entropy-PCA)算法对稀疏高维数据进一步降维,更好地保留了原高维数据的真实性。仿真实验表明,本文提出的算法(K-means+UE-PCA+ALFW)对比其他同类型算法取得了更好的表现效果。

基于多源异构数据的煤矿安全管理效果评估

为探索智慧矿山视角下的煤矿安全管理模式,将生态安全领域中压力-状态-响应(PSR)模型引入煤矿安全管理,构建煤矿安全管理PSR模型,揭示风险隐患因素、煤矿安全状态及安全风险管控效果之间的作用关系;分析煤矿采集的多源异构数据,基于煤矿安全管理PSR模型框架,构建基于词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的隐患分类模型和主成分分析(PCA)的煤矿安全评估模型;将该评估模型应用于内蒙古某矿,验证该模型的有效性。结果表明:基于TF-IDF算法的隐患分类模型和PCA的煤矿安全评估模型能够实现煤矿安全管理效果的综合分析,根据分析结果可排查主要安全隐患。

基于自然语言处理技术的邮件检测系统

随着电子时代的发展,人与人之间的通信越来越便捷。邮件是如今社交中非常重要的交流工具,然而邮件在给人带来有效交流信息的同时,也会给人带来大量的垃圾信息。本文针对对垃圾邮件的辨别,提出一种基于自然语言处理技术的邮件检测系统方案。首先利用TF-IDF特征提取技术、PCA降维技术获得训练样本中最能够识别垃圾邮件的特征,然后使用朴素贝叶斯分类算法对邮件进行检测。

一期凝固法测定尿液组织因子促凝活性的方法学建立

目的建立一种简便检测尿液组织因子促凝血活性的方法。方法以owren-koller稀释液5倍稀释尿液后,在STAGO全自动凝血仪检测凝固时间,通过兔脑粉不同浓度及其对应的凝固时间确定相应的标准曲线,计算出尿液组织因子(TF)的促凝血活性(TF-PCA),并对该方法进行评价。结果通过owren-koller稀释液处理尿液有效解决了尿液理化因素变异大、干扰物质多等对TF活性检测的影响,TF中和单抗可有效抑制PCA活性,说明尿液PCA活性源于TF。TF-PCA测定方法学评价:总不精密度分别小于7%,表明该方法重复性尚可,平均回收率为80.8%,最低检测限为5mu/L,并在15～2200mu/L之间线性良好。结论一期凝固法是一种简便、结果可靠的检测尿液TF-PCA的方法。

急性心肌梗死患者全血组织因子促凝活性和血浆D-二聚体及脑钠肽的结果分析

目的:探讨急性心肌梗死(AMI)患者全血组织因子凝血活性(TF-PCA)、血浆D-二聚体(DD)及B型脑钠肽(BNP)的水平变化及其临床意义。方法:应用仪器法对63例AMI患者及61例正常对照组进行全血TF-PCA和血浆DD及BNP水平的检测,并进行比较。结果:AMI患者全血TF-PCA、血浆DD和BNP检测结果均显著高于正常对照组(P<0.01)。结论:TF-PCA、DD和BNP对AMI患者的病情预测和早期诊治有重要的临床意义。

糖尿病患者白细胞组织因子促凝血活性的改变及意义

目的:观察糖尿病患者血循环中细胞组织因子促凝血活性(TF-PCA)和血浆中同型半胱氨酸(Hcy)变化,探讨糖尿病血管并发症的发病机制。方法:TF-PCA采用内毒素刺激全血凝固法(TiFaCT法),Hcy采用生化法。结果:测得糖尿病无血管并发症患者TF-PCA为50.3±29.6TF-PCA△s,血浆Hcy浓度为(11.89±6.39)μmol/L,伴有血管病变患者TF-PCA为82.3±33.8TF-PCA△s,血浆Hcy浓度为(25.10±7.84)μmol/L,均较正常对照组显著增高,而且伴血管病变患者的增高更为明显,TF-PCA和Hcy的改变有显著的相关性。结论:糖尿病患者全血TF-PCA增强提示存在血栓前状态,血浆Hcy浓度的增高提示糖尿病患者有不同程度的血管损伤,对TF-PCA和Hcy的监测有利于糖尿病并发症血管病变的防治。