文本聚类算法的质量评价

文本聚类是建立大规模文本集合的分类体系实例的有效手段之一。本文讨论了利用标准的分类测试集合进行聚类质量的量化评价的手段，选择了k-Means聚类算法、STC（后缀树聚类）算法和基于Ant的聚类算法进行了实验对比。对实验结果的分析表明，STC聚类算法由于在处理文本时充分考虑了文本的短语特性，其聚类效果较好；基于Ant的聚类算法的结果受参数输入的影响较大；在Ant聚类算法中引入文本特性可以提高聚类结果的质量。     

基于特征加权的k-modes聚类应用

在传统聚类中，各特征权重或均相同或需由专家给出．并在各分类中同等使用。针对特征权重在聚类中的重要性，突出各维特征对聚类的不同影响．为此提出一种权重自动生成．在动态聚类过程中得以优化，并且各子集中特征权重互不相同。通过IRIS真实测试实验，说明使用此特征加权聚类会提高聚类精确度。     

基于优化初始类中心点的K-means改进算法

K-means算法是一种重要的聚类算法，在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于K-means算法终止于一个局部最优状态，所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。本文提出了一种K-means算法的改进算法，首先探测数据集中的相对密集区域，再利用这些密集区域生成初始类中心点。该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响，并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况，最终获得较好的聚类效果。     

基于优化初始聚类中心的K-means聚类算法

针对传统的K-means算法运行的结果依赖于初始的聚类数目和聚类中心,本文提出了一种基于优化初始聚类中心的K-means算法。该算法通过量化样本间距离和聚类的紧密性来确定聚类数目K值;根据数据集的分布特征来选取相距较远的数据作为初始聚类中心,避免了传统K-means算法的聚类数目和聚类中心的随机选取。UCI机器学习数据库数据集的实验证明,本文所提出的改进的聚类算法获得了良好的聚类效果,同时获得较高的聚类准确率。     

文献聚类技术及其评价函数

在阐明文献聚类的基本概念和重要作用的基础上，介绍了当前最流行的两种文献聚类方法：层次聚类和划分聚类；论述了三种主要的文献聚类评价函数：F—measure、平均查准率、熵；指出了文献聚类函数的优缺点。     

乌头类藏药的分类与毒性分析

本文详述乌头类藏药与乌头类中药的分类区别，并对目前主流现代藏药本草记载的藏药乌头类植物进行了阐述，同时对乌头类藏药的毒性进行了简单分析。     

国家发改委公示纺织类相关产业结构调整指导目录

国家发改委日前公示的《产业结构调整指导目录》(初稿)，其内容分为鼓励类、限制类和淘汰类，其它且符合国家有关法律、法规规定的为允许类。允许类不列入《产业结构调整指导目录》。《目录》除鼓励类中涉及《外商投资产业指导目录》的限制类和禁止类条目外，适用于我国境内的各类企业。其中涉及到纺织相关内容有：     

我国公益类科研机构改革方向研究

本文在对我国公益类科研机构的现状深入调查分析的基础上，指出了这些公益类科研机构当前存在的主要问题，并从政府职能和国家目标达成的角度思考公益类科研机构的改革定位问题，提出我国公益类科研机构改革应从扩大外部性和打破公益性科研成果垄断入手来实现其目标定位，最后，指出公益类科研机构的改革方向是逐步向非营利科研机构转制。     

管理人员的灰聚类评估

灰色聚类是以灰数的白化函数生成为基础的一种聚类方法。组织对管理人员的科学中肯的评价，对于合理地提升管理人员、有效地建立激励机制都具有重要的意义。文毒运用灰聚类对组织内管理人员进行评价，评价结果可信度高，显示了灰色聚类法在管理人员评价中的良好应用前景。     

关于VC语言中类的继承与模板的实例分析

类的继承与模板是VC语言中的难点和重点。在深入学习VC类的继承与模板可帮助我们更好学习好VC语言并进行大规模程序开发。一个类可根据需要生成派生类。派生类继承了基类的所有方法，另外派生类自身还可以定义所需要的不包含在父类中的新方法。而模板是C＋＋，语言相对较新的一个重要特征。模板使程序员能够快速建立具有类型安全的类库集合和函数集合，它的实现，方便了更大规模的软件开发。经举例归纳进而为VC及C语言中类的学习和应用提供一些有意的经验技巧。     

基于元搜索的聚类挖掘引擎

针对目前搜索引擎返回结果的海量性和无结构性，构建一个基于元搜索的聚类挖掘引擎，旨在利用元搜索引擎返回的结果，提高搜索结果聚类效率，快速有效地为用户提供一个搜索结果结构视图，从而进行进一步的知识发现。介绍了搜索引擎和挖掘引擎的主要功能及差别，应用向量空间模型对元搜索结果进行处理。介绍当前主要的聚类算法-K—means划分法和层次凝聚聚类法，并在此基础上提出基于元搜索结果将两种聚类算法相结合的聚类方法。     

公益类科研机构分类改革指标体系的理论研究

本文在阐述构建公益类科研机构分类改革指标体系影响因素的基础上，从公益类科研机构业务活动本身、结果及其目的三方面着手，提出了综合考察公益类科研机构公益性程度的分类改革指标体系。同时，引入模糊因子分析和平衡方差法，为公益类科研机构定级分类评价提供理论和方法指导。     

管理类课程思政案例的教学策略分析

文章基于管理类课程的特点，从思政案例的甄选与开发、教学策略选择、教学反思与优化三个方面，设计管理类课程思政案例的教学策略，并以创新管理、学术道德与论文写作两门课程为例，示范管理类课程思政案例的建设与应用。     

类脑计算芯片与类脑智能机器人发展现状与思考

类脑智能是以计算建模为手段,受脑神经和人类认知行为机制启发,并通过软硬件协同实现的机器智能。类脑器件以及类脑机器人分别作为类脑智能研究的重要内容,其在类脑研究领域受到国内外学者的广泛关注。文章首先分析了类脑器件与计算系统中的类脑芯片和类脑机器人的发展现状和应用前景,重点探讨了类脑芯片在模拟人脑神经元模型和认知计算方面,以及类脑机器人在感知控制和智能生长方面的研究内容。然后,文章介绍了在中科院先导专项支持下,我国在这一方面的初步研究进展以及未来发展方向。最后,针对现有研究中遇到的问题,文章对类脑计算芯片与类脑智能机器人的进一步研究提出了建议,并指出未来研究在仿人运动模型、类人神经运动控制、人机协同的智能机器人控制等方面有望取得重大突破。     

限制性半监督谱聚类算法

限制性聚类是一种试图将用户监督信息加入到已有聚类算法中的一种分类技术,目前已经被广泛应用于K-means算法和层次聚类算法中.在本文中,提出一种将限制条件加入到谱聚类算法的半监督聚类方法,利用正约束和负约束限制来构造约束矩阵,通过它们来引导聚类过程,并结合最优化技术,达到聚类的目的.数据实验验证了这种方法具有很好的精确度.     

转喻与指类

指类思维起源于指类句,它是我们人类思考方式中最普遍的句子,是人们对世界认知结果的一种知识储备形式,对人们认知和反映世界具有重要作用。然而转喻作为认知和反映世界的重要手段,其生成依赖于指类思想,即指类思维对于转喻生成具有基础性作用。本文从认知语用角度对转喻的＂属性强加联想＂模式（邹春玲,2010）和指类思维的＂类—属联结＂模式（邹春玲,2010）进行分析,试图找到二者在思想上的联结。     

基于改进遗传算法的动态聚类方法及其应用

爬山法一般得不到全局最优分类，k-均值法等常规动态聚类方法对初始聚类中心的选择非常敏感且聚类结果依赖样本的输入次序，结合遗传算法的全局搜索能力和爬山算法的局部搜索能力改进常规动态聚类方法，可以有效地解决这些问题，通常可保证能在有限的迭代次数内搜索到全局最优解。     

SCIE林业类来源期刊及其中国论文分析

通过对SCIExpanded的林业类来源期刊论文的统计分析表明：SCIE林业类来源期刊种数和论文数、刊载中国论文的期刊种数和论文数有逐年增加的趋向，中国论文在林业类来源期刊中的比例有逐年增高的趋向，并筛选出刊载中国论文较多的6种期刊。同时，对我国林业论文的国际化提出5点建议。     

论假设检验中两类错误的关系

本文以左侧检验为倒，引入“检验上限”这一概念，解决了不同条件下假设检验的第二类错误的计算问题，验证了大多数教科书上引而不论的关于假设检验两类错误问题有关结论。     

虚拟企业类生物特征及其生长机理透视

本系统分析虚拟企业指挥协作中收的高智商性、触角器官灵敏性、运动系统敏捷性，新陈代谢通道高畅通性、虚拟企业生命周期短暂性、生命体组成要素长期性等五大类生物特性，并运用经济学理论阐明虚拟企业类生物生长的机理。