自由曲面加工特征的分类与提取

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

特征选择与特征提取

模式类别的可分性判据 在讨论特征选择和特征压缩之前，我们先要确定一个选择和提取的原则。对一个原始特征来说，特征选择的方案很多，从N 维特征种 选择出M 个特征共有()!!! M N N C M N M = -中选法，其中哪一种方案最佳， 则需要有一个原则来进行指导。同样，特征的压缩实际上是要找到M 个N 元函数，N 元函数的数量是不可数的，这也要有一个原则来指导找出M 个最佳的N 元函数。 我们进行特征选择和特征提取的最终目的还是要进行识别，因此应该是以对识别最有利原则，这样的原则我们称为是类别的可分性判据。用这样的可分性判据可以度量当前特征维数下类别样本的可分性。可分性越大，对识别越有利，可分性越小，对识别越不利。 人们对的特征的可分性判据研究很多，然而到目前为止还没有取得一个完全满意的结果，没有哪一个判据能够完全度量出类别的可分性。下面介绍几种常用的判据，我们需要根据实际问题，从中选择出一种。 一般来说，我们希望可分性判据满足以下几个条件： 1. 与识别的错误率由直接的联系，当判据取最大值时，识别的错误率最小； 2. 当特征独立时有可加性，即： ()()121 ,,,N ij N ij k k J x x x J x ==∑

ij J 是第i 类和第j 类的可分性判据，ij J 越大，两类的可分程度 越大，()12,,,N x x x 为N 维特征； 3. 应具有某种距离的特点： 0ij J >，当i j ≠时； 0 ij J =，当i j =时； ij ji J J =； 4. 单调性，加入新的特征后，判据不减小： ()()12121,,,,,,,ij N ij N N J x x x J x x x x +≤ 。 但是遗憾的是现在所经常使用的各种判据很难满足上述全部条件，只能满足一个或几个条件。 基于矩阵形式的可分性判据 1. 类内散度矩阵 设有M 个类别，1,,M ΩΩ ，i Ω类样本集()()(){}12,,,i i i i N X X X ，i Ω类 的散度矩阵定义为： () ()() ( )()() ( ) 1 1i N T i i i i i w k k k i S N == --∑X m X m 总的类内散度矩阵为： ()() ()() () ()() () () 1 1 1 1 i N M M T i i i i i w i w i k k i i k i S P S P N ==== Ω= Ω--∑∑∑X m X m 2. 类间散度矩阵 第i 个类别和第j 个类别之间的散度矩阵定义为： () () () ( )() () ( ) T ij i j i j B S =--m m m m 总的类间散度矩阵可以定义为：

UG60-6自由曲面资料

自由形状建模模块培训

?自由形状特征（free form features）定义 自由形状特征是指那些不能利用体素、标准成形特征或含有直线、弧和二次曲线的草图构建的形状。

?自由形状特征（free form features）是CAD模块的重要组成部分。是高 端软件的重要标志。绝大多数实际产品的设计都离不开自由形状特征。 ?一般的设计过程：根据产品造型效果（或三维真实模型），进行曲面数据采样、曲线拟合、曲面构造，生成计算机三维实体模型，最后进行编辑和修改等。 ?几何体的形成：点---线，线---面，面---体。 因此，用好曲面的基础是曲线的构造。在构造曲线时应该尽可能仔细精确，避免缺陷，如曲线重叠、交叉、断点等，否则会造成后续加工的一系列问题。 ?好点---好线---好面。

曲面构造的一般方法 ?根据产品外形要求，首先建立用于构造曲面的边界曲线，或者根据实样测量的数据点生成曲线，使用UG提供的各种曲面构造方法构造曲面。 ?一般来讲，对于简单曲面，可以一次完成建模。而实际产品的形状往往比较复杂，一般都难于一次完成。 ?对于复杂的曲面，首先应该采用曲线构造方法生成主要或大面积的片体，然后进行曲面的过渡连接，光顺处理，曲面的编辑等方法完成整体造型。

全息片体（Smart Sheet）：就是指全参数化、全相关曲面。 ?在UG系统中，大多数命令所构造的曲面都具有参数化的特征，在Free Form Features中称为Smart Sheet。这类曲面的共同特点是都由曲线生成，曲面与曲线具有相关性，即当构造曲面的曲线编辑修改后，曲面会自动更新。

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

自由曲线曲面的基本原理(上)

自由曲线曲面的基本原理（上） 浙江黄岩华日（集团）公司梁建国 浙江大学单岩 1 前言 曲面造型是三维造型中的高级技术，也是逆向造型（三坐标点测绘）的基础。作为一个高水平的三维造型工程师，有必要了解一些自由曲线和曲面的基本常识，主要是因为：（1）可以帮助了解CAD/CAM软件中曲面造型功能选项的意义，以便正确选择使用；（2）可以帮助处理在曲面造型中遇到的一些问题。由于自由曲线和自由曲面涉及的较强的几何知识背景，因此一般造型人员往往无法了解其内在的原理，在使用软件中的曲（线）面造型功能时常常是知其然不知其所以然。从而难以有效提高技术水平。 针对这一问题，本文以直观形象的方式向读者介绍自由曲线（面）的基本原理，并在此基础上对CAD/CAM软件中若干曲面造型功能的使用作一简单说明，使读者初步体会到背景知识对造型技术的促进作用。 2 曲线（面）的参数化表达 一般情况下，我们表达曲线(面)的方式有以下三种： （1）显式表达 曲线的显式表达为y=f(x)，其中x坐标为自变量，y坐标是x坐标的函数。曲面的显式表达为z=f(x,y)。在显式表达中，各个坐标之间的关系非常直观明了。如在曲线表达中，只要确定了自变量x，则y的值可立即得到。如图1所示的直线和正弦曲线的表达式就是显式的。

曲线的隐式表达为f(x,y)=0，曲面的隐式表达为f(x,y,z)=0。显然，这里各个坐标之间的关系并不十分直观。如在曲线的隐式表达中确定其中一个坐标（如x ）的值并不一定能轻易地得到另外一个（如y ）的值。图2所示的圆和椭圆曲线的表达式就是隐式的。 图2 （3） 参数化表达 曲线的参数表达为x=f(t);y=g(t)。曲面的参数表达为x=f(u,v);y=g(u,v);z=g(u,v)。这时各个坐标变量之间的关系更不明显了，它们是通过一个（t ）或几个（u,v ）中间变量来间接地确定其间的关系。这些中间变量就称为参数，它们的取值范围就叫参数域。 显然，所有的显式表达都可以转化为参数表达，如在图1所示的直线表达式中令x=t 则立即可有y=t 。于是完成了显式表达到参数化表达的转换。由此，我 y 2 x 2/a

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

基于特征值提取文本分类方案

目录 一、综述 (2) （一）实现目标 (2) （二）主要功能 (2) 二、总体架构 (3) 三、各模块建模挖掘层详解 (4) （一）无监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 （二）有监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 四、输入层和输出层详解 (6) （一）输入层 (6) （二）输出层 (6)

基于特征值提取文本分类设计方案 一、综述 （一）实现目标 本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。 该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。 该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。 （二）主要功能 该模块的主要功能包括以下几个方面： ●对原始语料库进行中文分词、去除停用词 ●词性过滤，只提取名词，动词 ●按类别进行特征词提取 ●特征词权重计算 ●文本分类

二、总体架构

三、挖掘层详解 1.文本分词 中文分词采用开源的Ansj分词工具，基于中科院的ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。Ansj是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的分词工具，目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”，可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。 Ansj实现了用户自定义词典的动态添加删除，当然，也支持从文件加载词典。用户自定义词典默认路径：项目目录/library/userLibrary/userLibrary.dic。格式为：[自定义词] [词性] [词频]，其中[词性]和[词频]两项可以空缺不写。本项目在Ansj原本自带的词典（367425条）基础上，扩展了以下词典： 1)从数据库中抽取的电信业务词库（5767条） 2)广深东佛城市信息精选词库（来源：搜狗细胞词库）（62617条） 3)搜狗标准词库（392778条） 4)搜狗精选词库（392507条） 5)搜狗万能词库（362333条） 本模块还提供了从数据库加载词库的功能。目前整理了以下的数据库版本的词库： 1)公积金领域词(1332条) 2)医保领域词(2503条) 2.词性过滤 代词、连词、介词等的表征能力比较弱，因为一篇文本中的代词、连词或介词对于区分这个文本所属哪个领域几乎没什么参考价值。为此可以将表征能力很差的词性的词过滤掉。而名词和动词的表征能力最强，它们是文本中具有代表性的关键词项，因为大量的汉语知识表明，名词和动词是一个汉语句子中的核心部分，它们的简单组合，往往就可以表达出一种中心思想，一种主题。因此，我们只保留名词和动词，将其他词性的词作为弱词性词过滤掉。

(完整word版)光学自由曲面制造的基础研究

项目名称：光学自由曲面制造的基础研究首席科学家：房丰洲天津大学 起止年限：2011.1至2015.8 依托部门：教育部天津市科委

二、预期目标 （1）总体目标 针对国家发展的重大需求对光学自由曲面制造技术的要求，深入研究并解决光学自由曲面制造中的重大关键基础科学问题，揭示自由曲面成型过程中纳观尺度材料迁移新理论，掌握和研究光学自由曲面高效、纳米级精度加工工艺技术及装备的共性基础问题，发展具有自主知识产权、具有国际先进水平的高精度、可控面形的光学自由曲面加工技术，培育我国光学自由曲面加工领域在国际上具有重要影响的学术带头人和创新团队，推动我国制造技术基础理论研究，确立在光学自由曲面制造领域国际竞争中的优势地位，增强光学自由曲面核心关键器件自主创新能力，并将光学自由曲面制造理论向更多领域纵深发展，推动我国科技进步。 （2）五年预期目标 在理论研究方面： 解决光学自由曲面制造中的关键科学问题，为实现高精度、高效率和高可靠性的光学自由曲面制造技术与装备提供理论基础，跻身于国际制造科学研究领域的前沿。 ?揭示光学自由曲面加工装备多体多态动力学行为与精度稳定性的映射规律、时变工况激励下控制系统与机械结构耦合动态特征对加工精度的 扰动规律，建立几何/物理/材料关联约束条件下光学自由曲面的空间机 构构型创新设计与优化理论； ?揭示光学自由曲面非均匀变流向纳观材料迁移规律，建立曲面成形过程中跨尺度材料特性演变、表层及近表层材料结构变化等基础理论； ?揭示光学自由曲面物理再构过程中加工工具在力、热和化学等多场耦合环境下与加工材料之间相互作用和微观力学行为，建立加工工具的失效 形式及其加工性能的演变理论； ?揭示多物理场辅助下纳米切削行为、离子注入表面改性后的硬脆材料切削规律，建立工具磨损抑制及材料学分析测试理论。 在技术应用方面：

利用sklearn做文本分类(特征提取、knnsvm聚类)

利用sklearn做文本分类(特征提取、knnsvm聚类) 数据挖掘入门与实战公众号：datadw 分为以下几个过程： 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM聚类 20newsgroups官网 https://www.360docs.net/doc/a75417892.html,/~jason/20Newsgroups/ 上给出了3个数据集，这里我们用最原始的 20news-19997.tar.gz https://www.360docs.net/doc/a75417892.html,/~jason/20Newsgroups/20news-19997.ta r.gz 1.加载数据集 从20news-19997.tar.gz下载数据集，解压到 scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。

[python]view plaincopy #first extract the 20 news_group dataset to /scikit_learn_data fromsklearn.datasets importfetch_20newsgroups #all categories #newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset='train') #part categories categories = ['comp.graphics', 'comp.os.ms-windows.misc', 'comp.sys.ibm.pc.hardware', 'comp.sys.mac.hardware', 'comp.windows.x']; newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset = 'train',categories = categories); 可以检验是否load好了： [python]view plaincopy #print category names frompprint importpprint pprint(list(newsgroup_train.target_names))

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分

文本特征提取以及分类结果分析

文本特征提取以及分类结果分析 一、目标： 提取文本中的关键信息，用于文本的自动分类。 二、要求： a)编写特征提取程序，从训练语料中根据IG，MI，CHI或CE等指标，分别提取文 本特征词集。 b)编写文本特征向量生成程序，根据得到的文本特征词集，生成任意文档的权值特征 向量。为其它设计分类器的同学提供训练文档和测试文档的特征向量集。 c)编写统计程序，对其它同学的分类结果进行统计和分析，包括准确率(Precision)和 找回率(Recall)，以及综合指标（F-Measure=…）。 三、文本特征提取原理 文本特征提取是进行文本分类训练和识别的基础。其基本思路是基于向量空间面向（VSM――Vector Space Modal），即把一篇文本视为N为空间中的一个点。点的各维数据表示该文档的一个特征（数字化的特征）。而文档的特征一般采用关键词集，即根据一组预定义的关键词，以某种方法计算这些关键词在当前文档中的权重，然后用这些权重形成一个数字向量，这就是该文档的特征向量。 由上面的简介可知，这里有两个方面的问题：（1）如何定义“关键词集”（或称为“特征词集”）；（2）如何就是某个关键词在一篇文本中的权重。 1.提取关键词集 首先，我们提取关键词的最终目的是为了对文本进行分类。一些词，如“的”，对应文本分类不可能有任何帮助；或者，“计算机”一词对进行“台独类”和“成人类”文章的分类也没有任何帮助。因此，关键词集是与分类目标相关的。从上面的例子可以想象，在提取关键词集中有两个步骤： d)筛选关键词的各种方法 根据词汇与预定义分类文本的相关程度来筛选关键词。使用一个训练文档集（其中各文档的分类已经由人工指定），通过计算其中词汇与文档分类的相关程度，选择相关程度高的词汇作为表达文档特征的关键词。 词汇与文档分类相关度的计算有多种方式。 1）词频（TF－Term Frequency）： 该思路很简单：如果词汇w在Ci类文本中出现的频率很高，就用它作为一个关键词：

文本分类的常见方法

文本分类的过程： （1） 选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2） 选择文本特征。 对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、 消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。 （3） 建立文本表示模型。 为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本 进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4） 选择分类方法。 文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5） 分类结果的评估。 目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。 选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困难，我们不得不进行简化：向量空间维度降低、较低复杂度的计算分析方法等等。而根据简化的合理程度，影响我们得到的结果质量。

自由曲面光学镜片的设计

自由曲面光学镜面的设计 摘要 光学自由曲面具有非对称面形、灵活的空间布局、丰富的设计自由度等特性。自由曲面是应用最广泛的曲面形状之一，如能改善人类视觉质量的渐进多焦点眼用镜片，就是自由曲面技术在眼用光学镜片中的成功应用。本文通过设计渐进多焦点眼用镜片，并以之为例研究自由曲面光学镜片的性质及特点。 渐进镜片(英文progressive addition lenses 简称PAL）是针对老视症状的一种有效的解决手段，与各类传统老视镜片相比较具有许多优点，本文对这种镜片的设计和评价进行研究。 首先，介绍渐变镜片的渐变结构特征和矫正原理，比较分析软设计和硬设计之间的区别。 其次，介绍渐进多焦点眼用镜片的基本结构。应用基于狄利克雷原则的软设计方法，阐述渐进多焦点眼用镜片子午线设计的基本原理，构建子午线多项式，给出子午线设计需满足的条件。在子午线设计的基础上，设计渐进多焦点眼用镜片等屈光度轮廓线，在此基础上设计镜片矢高，确定镜片面形。 然后，根据曲面的微分几何理论，给出渐变镜片的性能评价方法，即计算镜片的球面度及柱面度。 关键词渐进镜片；老视；软设计；子午线

Design of free-form surface optical lenses Abstract Free-form lens has asymmetric surface shape, flexible space layout, extensive design freedom and other characteristics. Free surface is one of the curved shapes which are most widely applied. For instance, the progressive addition lenses（PAL) which can improve the quality of human vision are a successful example that the free-form technology is applied to optical lenses. In this paper, the design of the progressive addition lenses is introduced, and the nature and characteristics of the optical lenses will be researched through it. The progressive addition lenses is a new kind of effective solution to presbyopia, it has many advantages over other lenses dealing with presbyopia. Investigation of its design and evaluation method is shown in this paper. Various kinds of presbyopia lens is reviewed and compared. The basic feature and principle of the PAL are introduced and the difference between the characteristics of hard design and soft design is described as well. The structure of progressive addition lenses is introduced, and the soft method based on Dirichlet principle is given in detail. The principle of designing meridional power laws for progressive addition lenses is expounded based on polynomial, and the criterion of designing meridional power laws is given out. On the basis of designing meridional power laws, the vector height and the isopower contours are designed in order to determine the surfaces of progressive addition lenses. According to the differential ge ometry theory of curving surfaces, PAL’s performances are evaluated, and the mean surface power and the constant surface astigmatism are calculated. Keywords progressive addition lenses, presbyopia, soft design,meridian line

文本分类论文：文本分类 特征提取 文本情感分类

文本分类论文：中文文本情感分类的研究 【中文摘要】文本情感分类是指通过挖掘和分析文本中的立场、观点、情绪等主观信息,对文本的情感倾向做出类别判断。随着人们在Web中表达自己观点这一现象越来越普遍,针对文本情感分类的研究也显得越来越重要。文本情感分类的关键技术有网页文本内容提取、文本表示(向量空间模型、布尔模型、概率模型)、特征提取(文档频率、卡方统计、互信息、信息增益、期望交叉熵、文本证据权)以及文本分类器(贝叶斯分类器、支持向量机、KNN、神经网络)。本文的主要研究内容和工作包括以下几个方面：(1)实现了网页文本提取技术,并对文本预处理技术进行了研究。在研究从Web服务器获取网页源码技术的基础上,设计了一个正则表达式,以实现网页纯文本 的提取,并设计和实现了向量空间模型表示文本的预处理方法。(2) 设计并实现了基于情感词典的情感句识别算法和基于朴素贝叶斯的 情感句识别算法来进行文本情感主观性分类：前者经过文本预处理、文本表示,通过与情感词典的比对得到主观句集和客观句集；而后者经过文本预处理、文本表示、提取特征,最后利用朴素贝叶斯分类模型得到主观句集和客观句集。实验表明,基于情感词典的情感句识别算法的分类效果要优于基于朴素贝叶斯的情感句识别... 【英文摘要】Text sentiment classification is automatically classifying sentiment of text by mining and analyzing subjective information in the text, such as standpoint, view,

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

基于特征值提取文本分类实施方案

基于特征值提取文本分类方案

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目录 一、综述 (4) （一）实现目标 (4) （二）主要功能 (4) 二、总体架构 (5) 三、各模块建模挖掘层详解 (7) （一）无监督学习模块 .......................................... 错误!未定义书签。 （二）有监督学习模块 .......................................... 错误!未定义书签。 四、输入层和输出层详解 (9) （一）输入层 (9) （二）输出层 (9)

基于特征值提取文本分类设计方案 一、综述 （一）实现目标 本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。 该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。 该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。 （二）主要功能 该模块的主要功能包括以下几个方面： ●对原始语料库进行中文分词、去除停用词 ●词性过滤，只提取名词，动词 ●按类别进行特征词提取 ●特征词权重计算 ●文本分类

二、总体架构 训练数据 预处理词库停用词 词性过滤 综合特征选择 权重计算 主题权重文件输出（主题名，前N 个特征，特征权重） 待分析数 据 预处理 词库停用词 改进贝叶斯的快速文本分类器 分类结果 输入层 数据挖掘层 输出层

自由曲面特征 UG 教案

自由曲面特征 【学习目标】 ●自由曲面的建模方法； ●自由曲面的编辑方法； ●自由曲面的变换方法。 实体特征多用于构建规则外型的产品，因此构建产品的能力比较有限。对于外型复杂的产品，通常还需要借助UG的自由形状特征造型功能。 自由形状特征是对使用UG的自由形状特征创建功能和某些自由形状编辑功能的特征总称，它既可以是曲面也可以是实体。由于外型复杂产品往往通过曲面构建实体，因此自由形状特征也可以成为自由曲面特征，本章主要介绍的就是自由曲面构建实体的方法。 一、自由曲面特征概述 UG不仅提供了前面章节所介绍的基本特征建模模块，同时提供了自由曲面特征的建模模块、自由曲面编辑模块及自由曲面变换模块。通过自由曲特征的面建模模块可以方便他声称曲面片体或实体模型；通过自由曲面编辑模块和自由曲面变换模块可以实现对自由曲面的各种编辑修改操作。 1．曲面的创建概述 创建曲面的一般操作不走是：根据产品外形的要求，先建立用于构建曲面的边界曲线，或者根据实物测量的数据点生产曲线，然后利用UG提供的各种曲面构造方法创建曲面。 （1）曲面创建的主要方法 自由曲面特征包括多种特征创建方式，它可以完成各种复杂曲面、片体、非规则实体的创建，总的来说可以分为如下几点类型。 ●利用一系列分布点作为定义几何来创建片体，主要用于逆向工程。这种由点生 成的曲面是非参数化的，即生成的曲面与原始构造点不关联。当构造点编辑后，曲面不会产生关联性更新变换，如图8-1所示是空间的离散点。如图8-2所示 是由这些离散点拟合的曲面。 ●利用曲线作为定义集合体来创建片体，这类曲面是全参数化的，在UG中称为 全参数片体，即是全关联，参数化的曲面。当构造曲面的曲线被编辑修改后， 曲面会自动更新，适用于大面积的曲面构造，如图8-3所示是引导线和截面线，