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席位公平分配的Q值法及其拓展模型

北京石油化工学院学报 2023年第2期31卷 68-74,78页

作者：游咏琪王若鹏北京石油化工学院数学教研中心北京102617

从χ2统计量的角度提出了席位公平分配问题相对公平性的统计学方法,从而奠定了从统计学角度建立公平分配模型的方法基础。基于χ2统计量提出了剩余部分与整体的多数相对公平性原则,建立了新的席位公平合理分配模型,给出了模型的求解步... 详细信息

从χ2统计量的角度提出了席位公平分配问题相对公平性的统计学方法,从而奠定了从统计学角度建立公平分配模型的方法基础。基于χ2统计量提出了剩余部分与整体的多数相对公平性原则,建立了新的席位公平合理分配模型,给出了模型的求解步骤与计算方法。以最大熵、平均占比差及χ2统计值为公平性评价标准,通过仿真实验与多种分配方法进行比较,结果表明:该分配方法具有优越性和公平性,同时也显示了其合理性和可操作性。

关键词：公平分配平均占比差 χ2统计量相对公平性

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碳硫分析仪长期稳定性测量方法研究

冶金分析 2019年第2期39卷 1-7页

作者：孙晓飞蔺菲贾云海钢铁研究总院钢研纳克检测技术股份有限公司

碳硫分析仪一般使用标准样品绘制校准曲线后直接测定未知样品中碳、硫元素含量,通过标准样品或控制样品的实时核查实现对仪器及校准曲线的长时间监控使用,因此,测量出仪器的长期稳定性时间上限(T;)十分必要。长期稳定性测量即是监控测... 详细信息

碳硫分析仪一般使用标准样品绘制校准曲线后直接测定未知样品中碳、硫元素含量,通过标准样品或控制样品的实时核查实现对仪器及校准曲线的长时间监控使用,因此,测量出仪器的长期稳定性时间上限(T;)十分必要。长期稳定性测量即是监控测量结果的准确度,包括精密度和正确度。针对本实验室内的碳硫分析仪设计长期稳定性试验,利用相关标准中的重复性及实验室内再现性精密度数据以及χ;统计量,对测量数据进行各时段内精密度、各时段内正确度、时段内重复性、时段间总精密度以及总均值正确度的检验,给出了碳硫分析仪的长期稳定性时间上限7h。在此时间内,仪器无需任何校正,节省了时间和成本。

关键词：碳硫分析仪长期稳定性精密度实验室内再现性 χ2统计量正确度

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电感耦合等离子体质谱仪长期稳定性的测定

冶金分析 2019年第6期39卷 34-41页

作者：杨国武孙晓飞侯艳霞贾云海李小佳钢铁研究总院钢研纳克检测技术股份有限公司

使用微合金钢及高温合金两种不同基体的有证标准物质,利用检测标准GB/T32548—2016中的重复性和实验室内再现性精密度数据及χ;统计量,对电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测量Sn、Sb、Pb和Bi的长期稳定性进行了测定。测定结果表明,电... 详细信息

使用微合金钢及高温合金两种不同基体的有证标准物质,利用检测标准GB/T32548—2016中的重复性和实验室内再现性精密度数据及χ;统计量,对电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测量Sn、Sb、Pb和Bi的长期稳定性进行了测定。测定结果表明,电感耦合等离子体质谱仪在测量不同基体样品中不同元素时,长期稳定性不完全相同。在本实验条件下,Sn、Sb和Bi在连续11.5h的测量时间内,Pb在连续6.0h的测量时间内,各时段内精密度、正确度,时段内重复性,时段间总精密度,总平均值正确度均满足检测标准和统计要求,由此确定了本实验条件下电感耦合等离子体质谱仪的长期稳定性时间上限为6.0h。当不测量Pb元素时,电感耦合等离子体质谱仪的长期稳定性时间上限可延长至11.5h。在长期稳定性时间上限时间内,仪器无需再次进行校准曲线的测量和校正,节约了测量时间和成本。

关键词：电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS) 长期稳定性正确度精密度室内再现性 χ2统计量

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不同类变量下属性聚类的朴素贝叶斯分类算法

计算机应用 2011年第11期31卷 3072-3074页

作者：彭兴媛刘琼荪重庆大学数学与统计学院重庆401331

朴素贝叶斯(NB)分类算法虽是一种简单且有效的分类方法,但其条件属性独立性假设忽略了属性变量间存在的相关性。考虑到条件独立性假设对分类效果的影响,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术,不仅避免了传统朴素贝叶斯算法假设各... 详细信息

朴素贝叶斯(NB)分类算法虽是一种简单且有效的分类方法,但其条件属性独立性假设忽略了属性变量间存在的相关性。考虑到条件独立性假设对分类效果的影响,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术,不仅避免了传统朴素贝叶斯算法假设各条件属性间独立的这一缺陷,而且反映出了在不同类别情况下条件属性间具有的不同依赖程度。经过对UCI的几个数据集的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。

关键词：朴素贝叶斯属性关联程度聚类算法 χ2统计量

结合同义向量聚合和特征多类别的KNN分类算法

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计算机科学 2013年第12期40卷 55-58页

作者：林啟锋蒙祖强陈秋莲广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

特征选择是文本分类的关键阶段,其选择过程将影响文本分类速度与精度。χ2统计量能很好地体现词和类别之间的关系,是文本分类领域特征提取阶段的重要方法之一。分析了χ2统计量在文本分类中的应用,发现CHI向量所表达的与各类别关系的特... 详细信息

特征选择是文本分类的关键阶段,其选择过程将影响文本分类速度与精度。χ2统计量能很好地体现词和类别之间的关系,是文本分类领域特征提取阶段的重要方法之一。分析了χ2统计量在文本分类中的应用,发现CHI向量所表达的与各类别关系的特征词无法全面表达出此类的概念含义,依赖于训练集中出现的特征情况,且该向量仅用于特征选择阶段;针对χ2统计量特征词的表达局限及其向量没有得到充分利用的问题,提出结合同义向量聚合和特征多类别的改进KNN分类算法,该方法能够综合考虑特征所表达的含义,且通过特征集多类别矩阵使CHI向量也能在分类阶段起到提高整个算法效率的作用。实验结果与分析表明,该改进算法明显提高了文本分类效率,并且提高了分类的精度。

关键词：文本分类 χ2统计量特征集多类别矩阵 KNN

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维吾尔文Bigram文本特征提取

计算机工程与应用 2015年第3期51卷 216-221,228页

作者：阿力木江.艾沙库尔班.吾布力吐尔根.依布拉音新疆大学网络与信息技术中心乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram... 详细信息

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram对文本分类作用的基础上,构造了一个新的统计量CHIMI,并在此基础上提出了一种维吾尔语Bigram特征提取算法。将抽取到的Bigram作为文本特征,采用支持向量机(SVM)算法对维吾尔文文本进行了分类实验。实验结果表明,与以词为特征的文本分类相比,Bigram作为文本特征能够提高维吾尔文文本分类的准确率和召回率并且通过实验验证了该算法的有效性。

关键词： Bigram文本特征 χ2统计量互信息维吾尔语

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日本蛇根草生物群落种间的联结性

贵州农业科学 2010年第12期38卷 11-15页

作者：林永慧何兴兵田启建胡文勇陈玲吉首大学植物资源保护与利用湖南省高校重点实验室湖南吉首416000

对日本蛇根草群落进行野外调查,运用种间联结指数及2×2列联表的χ2统计量,分别测定了日本蛇根草群落中物种总体关联性和群落中主要植物物种对间的联结性。结果表明,群落物种总体表现出一定程度的正关联,群落处于比较稳定的阶段。群落... 详细信息

对日本蛇根草群落进行野外调查,运用种间联结指数及2×2列联表的χ2统计量,分别测定了日本蛇根草群落中物种总体关联性和群落中主要植物物种对间的联结性。结果表明,群落物种总体表现出一定程度的正关联,群落处于比较稳定的阶段。群落中13种主要植物物种的78个种对中,有37个种对表现出正关联,有40个种对表现出负关联,一个种对表现为相互独立的关系,正负关联种对比例接近1∶1。而日本蛇根草与其它12个物种之间有8对表现为正联结,有4对表现为负联结,但均未达到显著水平。

关键词：种间联结日本蛇根草 χ2统计量

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吉首紫菀植物群落的种间联结性研究

湖北农业科学 2011年第3期50卷 483-486页

作者：林永慧何兴兵陈玲田启建胡文勇吉首大学植物资源保护与利用湖南省高校重点实验室吉首大学生物资源与环境科学学院湖南吉首416000

根据野外调查数据,运用种间联结指数及2×2列联表的χ2统计量,分别测定了吉首紫菀群落中物种总体关联性和群落中主要植物物种对间的联结性。结果表明,群落物种总体表现出一定程度的负关联,群落处于比较不稳定阶段。群落中10种主要植物... 详细信息

根据野外调查数据,运用种间联结指数及2×2列联表的χ2统计量,分别测定了吉首紫菀群落中物种总体关联性和群落中主要植物物种对间的联结性。结果表明,群落物种总体表现出一定程度的负关联,群落处于比较不稳定阶段。群落中10种主要植物物种的45个种对中,有15个种对表现出正关联,21个种对表现出负关联,9个种对表现为相互独立的关系,正负关联种对数比例为1.0∶1.4。吉首紫菀与其他9个物种之间只有2对表现为正联结,6对表现为负联结,但均未达到显著水平,且有1对表现为相互独立的关系。因此,要对吉首紫菀及其分布的群落进行重要保护,为吉首紫菀的生长提供良好的生态环境。

关键词：吉首紫菀种间联结 χ2统计量

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文本分类中的关键技术研究

文本分类中的关键技术研究

作者：张俊丽华中师范大学

学位级别：硕士

随着Internet的大规模普及,信息量的迅猛增加,用户要在信息海洋里,快速、准确、全面地找到所需要的信息,就像大海捞针一样困难。如何有效地组织和管理数据,方便人们的检索?如何快速地区分有用信息和无用信息?如何从海量的数据中高效地... 详细信息

随着Internet的大规模普及,信息量的迅猛增加,用户要在信息海洋里,快速、准确、全面地找到所需要的信息,就像大海捞针一样困难。如何有效地组织和管理数据,方便人们的检索?如何快速地区分有用信息和无用信息?如何从海量的数据中高效地获取有用知识?如何满足各种用户的个性化需求?所有这些问题都成了人们面临的挑战性课题。文本分类是将自然文本根据内容自动分为预先定义的一个或者几个类别的过程。它作为处理和组织大量文本数据的关键技术,可以在较大程度上解决信息杂乱无章的问题,方便用户准确地定位所需的信息。在文本分类领域,有两个影响分类效果的主要因素,分别是特征选择算法和文本分类算法。特征选择主要是找出描述特定领域的相关词汇,去除影响分类效果的噪音词汇（如虚词、形容词等）,它可以大大减少特征集合中的特征数,提高系统运行的速度和分类准确度;而好的分类算法则是取得满意的分类效果的保证。χ统计量（Chi-square,CHI）是一种重要的特征选择算法,这种算法考虑了特征与类别出现的各种可能性,表现出了良好的分类效果和稳定性。但也存在着缺陷和不足,它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性。本文根据χ统计量算法存在的这两个缺点,对其进行了改进,提出了统计频率（StatisticalFrequency,SF）算法,实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出了良好的分类效果。在文本分类领域,本文在阐述几种常见的分类算法后,重点分析了K近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）算法。经典KNN算法在文本分类中表现出了较高的分类准确率,应用较为广泛。但是经典KNN易受K值选择和训练文本分布的影响,使分类结果偏向于文本数较多的一类。本文对KNN算法进行了优化,实验结果表明,基于统计频率及改进的KNN算法能够减少样本库对分类效果的影响,改善了分类性能。

关键词：文本分类特征选择 KNN χ2统计量