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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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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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this is implementation of classification problem with fuzzy.
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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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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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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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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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In this paper we present the systematic trajectory search
algorithm (STSA) which first globally explores the solution
space then makes thorough local searches in promising areas.
The STSA has been tested on training feedforward neural
network
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