军事情报文本分类中的维数约减技术

为保证军事指挥决策的质量和速度、提高军事情报文本的分析能力,高效率的自动文本分类成为其中的重要技术.描述了文本分类所面临的高维稀疏文本空间和维数灾难等问题,综述了各种寻找最优和次优子集的特征选择技术和以主成分分析、Fisher判别分析、潜在语义索引等为代表的特征抽取技术,并指出了目前存在的技术问题和未来的工作方向.     

浅谈新时期企业标准的实施与监督

通过对企业标准实施与监督发现当前标准化工作存在的几个问题,探讨了新时期企业标准化工作的重要性,标准实施与监督在企业的重要的地位和显著的作用,并提出今后标准实施与监督工作的发展方向与建议。     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

21世纪以来我国中小学学生减负政策的历史演变——基于政策工具理论的分析

从政策工具理论的视角切入，构建“政策工具-减负政策要素”的二维分析框架，对我国21世纪以来国家层面颁布的17份关于中小学学生减负政策文本进行量化分析。研究结果表明，我国中小学学生减负政策存在以强制性的命令工具为主导、政策工具忽视长期目标达成、政策工具与政策内容交叉匹配不足等问题。基于此，应该优化中小学学生减负政策工具的结构；增强中小学学生减负政策工具的二维匹配度；提高中小学学生减负政策工具的供给。     

K-近邻法的文本分类算法分析与改进

文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一.在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法.改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程.降低了计算复杂性,提高计算效率.最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性.     

适应改革形势 转变工作思路 强化标准化支撑和保障能力--兵器工业集团公司科技部程军书记在中国兵器工业集团公司标准化经验交流会议上的讲话摘要

今天,我们在这里召开兵器工业标准化经验交流工作会议。本次会议的主要内容是：介绍国防科技工业管理机构调整后标准化科研管理的新形势,交流兵器工业企业标准化工作经验。通过这次会议,明确新形势下兵器工业标准化工作的基本思路,创新标准化工作模式,提高标准化保障水平。     

巩固扩大学习实践成果 加快经济发展方式转变——在兵团开展深入学习实践科学发展观活动总结大会上的讲话（摘要）

按照中央的统一部署,在中央指导检查组和巡回检查组的精心指导下,兵团从2008年9月开始用一年半时间,分三批开展了学习实践科学发展观活动。共有11068个党组织和227925名党员参加学习实践活动。     

学术论文“摘要”编写管见

为纠正作者在撰写学术论文时对文章摘要部分不重视、不规范、编写随意性大等问题,方便作者撰写时有一个可供参考的标准,从正确认识和把握摘要,明确摘要编写规范出发,通过正面示范和反例分析,总结提出了摘要撰写的一般方法。     

撰写《防化研究》英文摘要的一些常用句型

科技论文英文摘要的撰写有具体的要求,以下就《防化研究》英文摘要的撰写,例举一些常用的词语和句型,供参考。