结合特征和非特征信息改进Nave Bayes及其应用

朴素贝叶斯算法是一种常见的基于内容的垃圾邮件过滤算法,但是,传统朴素贝叶斯过滤存在判断内容的不确定性和邮件表示不完整性等问题。分析邮件信头各域在正常邮件和垃圾邮件中表现出的不同属性,提取非特征信息,结合特征信息和非特征信息改进朴素贝叶斯算法。实验结果表明,改进的朴素贝叶斯分类方法与单纯使用特征信息的方法相比,垃圾邮件的召回率和准确率更高,凸显了该方法涵盖邮件信息、克服内容判断缺陷的优势。

发动机缸盖CAPP系统非几何特征信息自动获取研究

在汽车发动机缸盖CAPP系统开发中,利用Pro/Toolkit对Pro/E进行了二次开发,实现了产品材料与加工特征精度信息的提取。利用EX-PRESS语言将产品的非几何信息自动写入CAPP系统的底层Oracle数据库。对汽车发动机缸盖CAD/CAPP系统数据共享问题进行了探求。

支持多格式工程图档信息提取方法研究与实现

分析了工程信息中多格式非几何特征信息的提取需求,通过研究对象属性提取法和典型模板匹配法,提出了一种通用的非几何特征信息提取模型,重点探讨了基于典型模板匹配法进行改进的"多格式模板匹配提取"算法,并给出了开发实例。此方法为后续信息集成管理的研究和开发提供了基础。