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❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
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• 聚类概述 • 什么是聚类?在IR中如何用聚类?聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI(Normalized Mutual Information,)、RI(Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法:单连接、全连接 、组平均、质心法
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针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率
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多媒体网络未来趋势分析  Augmented reality  Ubiquitous Computing  Internet of Things 多媒体网络中的信息组织与搜索方法的变迁  Google PageRank多媒体检索  WEBSemantic WEB 信息发布方法与计算架构的变迁  P2P、CDN、EC、MEC  Data Centric Network Information Centric Network 软件定义网络与网络功能虚拟化  SDN(Software Defined Network)  NFV(Network Function Virtualization)
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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率,采用数据挖掘技术,从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数,并将其应用于模型预设定计算。首先,对冷却特征参数进行识别,按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义,并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时,将其聚类为实际带钢的相似卷,并考虑各相似卷的时间影响,计算相似权重值;随后,基于相似带钢的头部和尾部信息,建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件,采用梯度下降法求解该二次规划问题,通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数;最后,根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明:基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力,学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升
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要在分子生物学领域进行计算分析,从公共数据库( DDBJ/EMBL/GenBank)中获得DNA序列记录 是其必需条件。借助于和一个已了解其生物学功能而被分离出来并测序的基因比较相似性的 方法,我们可以尝试确定某疾病基因的功能,这种方法要求序列记录有精确并且富于信息的 生物学注解。对于将其作为 BLAST或Eηtrez的检索结果来硏究的科学家来说,编码的蛋白质 产物的名称或功能、基因座位的名称以及和该序列最初的公布之间的联系(它因何被测 序?)构成了序列记录的直接的确切涵义 本章的内容是提交DNA序列及其注解到公共数据库,重点介绍了与国际核苷酸序列协作数据 库:DDBJ、EMBL和 Gen Bank密切相关的核苷酸序列数据库
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