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卡克水流现象的临界判别条件

水利学报 2002年第8期33卷 12-20页

作者：吴保生张新民马吉明清华大学水利水电工程系北京100084 福建水利水电工程局福建泉州362000

对明渠流中局部断面侧收缩引起的卡克水流现象进行了系统分析 .根据能量守恒和水流连续方程 ,建立了缓坡及陡坡条件下卡克水流的临界判别条件。所提出的判别公式 ,克服了Yarnell理论公式忽略能量损失的不足 ,能够准确地确定侧收缩引起... 详细信息

对明渠流中局部断面侧收缩引起的卡克水流现象进行了系统分析 .根据能量守恒和水流连续方程 ,建立了缓坡及陡坡条件下卡克水流的临界判别条件。所提出的判别公式 ,克服了Yarnell理论公式忽略能量损失的不足 ,能够准确地确定侧收缩引起的卡克水流发生的临界收缩程度。

关键词：卡克水流临界条件局部收缩侧收缩明渠流水力学

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张伯苓年谱长编上

2008年

作者：梁吉生撰

本书图文并茂，客观、系统、全面地反映了张伯苓先生一生的实践活动、思想观念和人格风范，许多内容属首次披露，是研究中国近现代史特别是教育史、体育史的必读之书。

ISBN: (纸本)7107208928

关键词：历史、地理传记中国人物传记

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一种不完备混合数据集成聚类算法

计算机研究与发展 2016年第9期53卷 1979-1989页

作者：史倩玉梁吉业赵兴旺山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

集成聚类技术由于具有较好的泛化能力,目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而,实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据,而且通常带有缺失值.为此,针对不完备... 详细信息

集成聚类技术由于具有较好的泛化能力,目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而,实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据,而且通常带有缺失值.为此,针对不完备混合数据提出了一种集成聚类算法,首先利用3种缺失值填充方法对不完备混合数据进行完备化处理;其次在3种填充后的不同完备数据集上分别多次执行K-Prototypes算法产生基聚类结果;最后对基聚类结果进行集成.在UCI真实数据集上与传统聚类算法通过实验进行了比较分析,实验结果表明提出的算法是有效的.

关键词：集成聚类不完备数据混合数据缺失值填充 K原型聚类算法

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政策文本研究:从内容计算到功能理解

图书情报知识 2023年第4期40卷 145-152页

作者：胡吉明武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072

[目的/意义]从内容挖掘的角度总结与提炼政策文本研究的主题与方向,把握政策文本研究趋势并推动创新.[研究设计/方法]主要以国内外研究论文为分析对象,采用系统性综述方法阐释政策文本领域的研究进展,经评析后展望其后续发展重点.[结论... 详细信息

[目的/意义]从内容挖掘的角度总结与提炼政策文本研究的主题与方向,把握政策文本研究趋势并推动创新.[研究设计/方法]主要以国内外研究论文为分析对象,采用系统性综述方法阐释政策文本领域的研究进展,经评析后展望其后续发展重点.[结论/发现]在多学科融合的政策量化与信息学研究推动下,政策文本研究的计算科学体系逐渐形成,在大数据、深度学习、人工智能等支撑下,政策文本计算和语义挖掘研究不断深入,进一步延伸至其文本功能理解和推理等方向,体现出理论、方法和技术多层面支撑的研究体系,其内在逻辑和社会应用的研究将得到加强.[创新/价值]梳理和归纳了文本内容层面的政策研究,指出了当前政策文本研究的主题以及未来的发展方向,进一步丰富了政策研究的理论与实践体系.

关键词：政策文本政策信息学内容计算语义挖掘功能理解

来源：博看期刊评论

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基于领域概念知识的非分类关系学习研究

基于领域概念知识的非分类关系学习研究

作者：梁吉震吉林大学

学位级别：硕士

作为重要的概念模型和概念间关系的知识表示形式，本体一直是国内外学者关注的研究热点，已广泛应用在知识工程、语义网、信息检索等领域。本体学习作为(半)自动构建本体的重要途径，近年来得到快速发展。其中，非分类关系学习是本体学... 详细信息

作为重要的概念模型和概念间关系的知识表示形式，本体一直是国内外学者关注的研究热点，已广泛应用在知识工程、语义网、信息检索等领域。本体学习作为(半)自动构建本体的重要途径，近年来得到快速发展。其中，非分类关系学习是本体学习中的急需解决的问题。目前非分类关系的学习只能单独依靠语料库信息，缺少对已有领域知识内在信息的研究，学习过程缺少启发信息，导致学习过程复杂度太高，获取的非分类关系准确性不够，不能充分表示领域中的概念关系。针对以上问题，本文研究获取领域知识内在信息的方法，得到概念提取和关系提取的启发信息。针对文本语料库，本文从已有领域知识出发，基于语言学知识和领域概念知识，分析获取启发式信息，提出了一种启发式的非分类关系学习框架;提出了DC-value度量的适于长术语的概念提取，基于语料库的迭代式的模式获取，解决学习框架中的重要问题：概念提取和模式构建和扩展。本文的主要工作如下：1.分析并研究了非分类关系学习的研究意义，总结了研究背景和研究现状;2.介绍了非分类关系学习的基础理论知识;3.提出了一种加入概念知识的非分类关系学习框架考虑加入已有概念知识的语料库处理的必要性，分析了领域概念知识的获取和表示问题;从已有概念知识中获取启发信息，语料库的预处理，语义模式的自动构造，基于模式匹配的非分类关系的发现算法实现，提出了一种综合统计学和语义模式的启发式非分类关系学习框架;4.针对长术语的提取问题，提出了DC-value度量的概念术语提取算法使用框架中的概念知识;分析已有概念组成和语法搭配，得到领域概念的组成规则;描述了DC-value算法的思想和适于长术语提取的理论分析，使用已有概念向量表示术语上下文，具体描述了概念的提取过程和伪码实现，术语提取结果明显优于Text2Onto方法;5.提出一种新的模式自动获取方法针对非分类关系学习框架中的模式获取问题，首先基于语言学分析，构造了元模式集，通过迭代式的训练过程，自动获取细粒度的领域内模式集，接着描述了模式迭代的伪码实现。对最后提取出的非分类关系进行人工评价和比较，实验证实可以获取细粒度的非分类关系;6.提出非分类关系学习框架的一个应用实例基于加入概念启发信息的非分类关系学习框架的研究，提出一个具体应用：非分类关系学习在计算机科学研究领域的应用。我们提出了一种可视化的知识检索系统，方便知识工程师和用户的人工评价的快速关系发现，为用户提供更好的直观认识，便于全面的理解领域知识。本文提出加入概念知识的非分类关系学习框架，扩展了对非分类关系研究的认识，有助于本体学习在领域本体构建的快速实现;将该非分类关系学习框架和社交网络结合，可以发现潜在的个性化服务;进一步研究生物医学知识库的概念知识，学习框架可应用于生物医学中的知识分类和疾病诊断中。

关键词：本体学习非分类关系语义模式文本挖掘

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电子束固化环氧树脂的物理特征及其分析

高分子学报 2003年第5期13卷 699-703页

作者：隋刚梁吉张佐光陈慧娟清华大学机械工程系北京100084 北京航空航天大学材料科学与工程学院北京100083

分析了环氧树脂电子束辐射固化的物理特征 ,电子束辐射固化过程受活性中心扩散控制 ,整个固化区域由片层状结构组成 .与电子能量沉积分布相对应 ,环氧树脂辐射固化度的最高值是在一定深度而不是在辐射表面出现 .对电子束辐射环氧树脂体... 详细信息

分析了环氧树脂电子束辐射固化的物理特征 ,电子束辐射固化过程受活性中心扩散控制 ,整个固化区域由片层状结构组成 .与电子能量沉积分布相对应 ,环氧树脂辐射固化度的最高值是在一定深度而不是在辐射表面出现 .对电子束辐射环氧树脂体系的固化过程进行了模型解释 ,固化区域大小主要由电子的能量传递范围和浓度决定。

关键词：电子束固化环氧树脂物理特征固化程度辐射固化