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第十章
1、 说明对象、类、类结构、消息的基本概念？
答：对象：是客观实体在问题域中的抽象。
类：具有相似或相同性质的对象的抽象就是类。
类结构：类的结构通常有一般----具体（分类结构）整体---抽象（组装结构）
消息：对象之间通信的构造。
2、 面向对象的特征和要素？
答：特征：一致性、多态性、分类性、继承性。要素：共享、封装、抽象。
-a Chapter 10, Note objects, classes, class structure, the basi
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spoj 的所有题目分类,包含了简单的提示信息。-spoj problem classification
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针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
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針對傳統小波變換過程復雜的缺點和SPIHT算法編碼過程重復運算、存儲量大的問題,首先分析了小波基和小波分解層數的選擇,然后提出了一種新的可變閾值的SPIHT算法,該算法利用可變閾值對SPIHT算法中不重要像素列表(LIP)和不重要系數列表(LIS)進行分類得到一種更有效的編碼算法.仿真結果表明,該算法的壓縮整體性能要好于SPIHT算法.-Wavelet transform for the traditional complex process shortcomings and repeat th
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this is implementation of classification problem with fuzzy.
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Clustering is the unsupervised classification of patterns (observations, data items,
or feature vectors) into groups (clusters). The clustering problem has been
addressed in many contexts and by researchers in many disciplines this reflects its
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50个类别，每个类别50个样本，用于文本分类的数据集，解决多类单标签问题-50 categories are each 50 samples, used for text classification data sets to address the problem of multi-class single-label
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A fault identification with fuzzy C-Mean clustering
algorithm based on improved ant colony algorithm (ACA) is
presented to avoid local optimization in iterative process of
fuzzy C-Mean (FCM) clustering algorithm and the difficulty in
fault cl
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LSSVM分類碼,提供大家一個關於分類問題上需要的程式碼-The LSSVM classification code, we need a classification problem code
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评测数据在去掉停用词的
分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高
1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题
-Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
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为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
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Eigenfaces are a set of eigenvectors used in the computer vision problem of human face recognition. The approach of using eigenfaces for recognition was developed by Sirovich and Kirby (1987) and used by Matthew Turk and Alex Pentland in face classif
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Lucene中的评分机制，也是算一个相似度的问题，不过它采用的是计算向量间的夹角（余弦公式），在google黑板报中的：数学之美（余弦定理和新闻分类） 也有说明，可以通过余弦定理来判断相似度；于是决定自己动手试试。-Scoring mechanism in Lucene, also calculate a similarity problem, but it USES is the Angle between the vectors (cosine formula), in the Google
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Formulating speech separation as a binary classification
problem has been shown to be effective. While good
separation performance is achieved in matched test conditions
using kernel support vector machines
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对现有数字调制方式识别类型有限的问题，提出一种基于星座图的分类算法。算法首先利用盲均衡技术克服信道的多径效应与系统问步误差，再对信号减法聚类，提取聚类中心与理想星座图模型进行匹配，从而实现MAsK、MPsK、MOAM等调制方式的识别。-Existing types of digital modulation recognition of limited problem, a classification algorithm based on the constellation. Firstly,
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针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题。首先分析了小波基
和小波分解层数的选取, 然后提出了一种改进的SPIH T 算法, 该算法利用可变阈值对SPIH T 算法中初始子带进行分类得
到一种更有效的编码算法。-Against disadvantages of traditional process of complex wavelet transform and SPIHT algorithm coding process repeated op
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Blog信息源和信息量的广泛增长给中文文本分类带来了新的挑战。本文提出了—种基于PMI—IR算法的四种情感分类方法来对Blog文本进行情感分类。该方法以情感词语为中心，通过搜索引擎返回的结果来计算文本
中的情感要素和背景情感词之问的点互信息值，从而对文本进行情感分类。该方法在国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中-心2008年度的Blog语料和COAE2008的语料上分别进行了测试。与传统方法相比准确率和召回率都有了较大的提高。-Development ofBIog texts info
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Hyperspectral image classification with limited
number of labeled pixels is a challenging task. In this paper, we
propose a bilayer graph-based learning framework to address
this problem. For graph-based classification, how to establish
the n
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The Discrete Wavelet Transform (DWT) is a transformation that can be used to analyze the
temporal and spectral properties of non-stationary signals like audio. In this paper we describe some
applications of the DWT to the problem of extracting in
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This project describes the problem of facial expression recognition in the field of computer vision. Firstly, the psychological background of the problem is presented. Then, the idea of facial expression recognition system (FERS) is outlined and the
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