检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2015年第19期31卷 1-8页

作者：陈琦胥芳艾青林张立彬浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室杭州310014

针对植物木质部导管壁面增厚结构对流动阻力特性的影响问题,提出一种基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)的植物导管流体建模方法。建立了导管内壁增厚结构的伯努利数学模型,分析导管内径、增厚纹宽、纹高、纹间距和... 详细信息

针对植物木质部导管壁面增厚结构对流动阻力特性的影响问题,提出一种基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)的植物导管流体建模方法。建立了导管内壁增厚结构的伯努利数学模型,分析导管内径、增厚纹宽、纹高、纹间距和倾斜角等几何结构与导管流阻系数之间的关系;基于剪切应力传输(shear stress transport,SST)k-ω湍流模型建立了螺纹与环纹导管流场仿真模型,对不同几何结构的增厚导管内部水分流动的流场进行了数值模拟。结果表明,导管内径,增厚纹间距和纹高等结构对流体阻力影响显著,增厚纹宽、倾斜角等结构的变化对流体阻力影响较小;壁面增厚结构对小导管的流动阻力影响更加明显,纹高为2.3μm时,在内径为16μm的导管中增厚结构产生的结构流阻占总流阻的57.0%,而内径50μm的导管中增厚结构流阻只占总流阻的27.2%;具有相同结构参数的环纹导管与螺纹导管的水分传输效率接近,且随着导管内径增大两者压降越来越接近(相差小于0.5%)。研究结果为深入研究植物导管水动力学传输特性提供理论依据。

关键词：水动力学模型植物木质部导管壁面增厚伯努利模型 SST k-ω湍流模型流动阻力特性

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基于语言模型的微博文本检索方法

基于语言模型的微博文本检索方法

引用

作者：李赟哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

微博提供了一种新的信息传播方式。在微博上，人们可以通过最多140个字来快速自由地表达自己的感受、见闻或者意见。微博自从出现以来经历了巨大的发展，目前风靡全球的Twitter和国内流行的新浪微博都有着数以亿记的用户，每天产生出巨... 详细信息

微博提供了一种新的信息传播方式。在微博上，人们可以通过最多140个字来快速自由地表达自己的感受、见闻或者意见。微博自从出现以来经历了巨大的发展，目前风靡全球的Twitter和国内流行的新浪微博都有着数以亿记的用户，每天产生出巨大数量的新内容。随着微博的发展，它已经成为人们获取信息的一种重要方式。微博中的信息与传统网页信息相比更加具有时效性，因为微博的内容大部分是对热门话题的报导或者讨论。“没有检索的信息是无用的”，对于微博中海量的数据，如何使用户快速有效的得到他想要的内容，是微博检索的主要目的。本文研究了微博文本检索的两个主要特点：（1）相关性。即检索结果应该与用户的查询尽可能的相关。（2）实时性。即用户希望得到尽可能新的结果。目前流行的商用搜索引擎都采用了一种简单的检索模型，即将包含所有查询词的微博按其创建时间排序。这种方法虽然考虑到了微博检索的两个特点，按创建时间排序的方法也保证了检索结果的实时性，但是这种方法过于“严格”的相关性判断标准会使得大量的相关文档被过滤掉。本文在语言模型的检索方法下整体考虑微博检索的相关性和实时性。语言模型方法主要包括两个部分：与查询相关的相关性模型和与查询无关的文档先验模型。本文使用了一种基于创建时间的文档先验模型来考虑微博检索的实时性，实验结果表明这种模型的引入可以使结果提高4%到5%。而对于相关性模型的选择，本文对比了古老的伯努利模型和目前占主导地位的多项式模型。虽然多项式模型在传统的文本检索中被认为是优于伯努利模型的，但最近伯努利模型在句子检索中的优秀表现显示了它在短文本检索中的有效性。考虑到微博的短文本特性，有必要对伯努利模型在微博检索的效果进行研究。实验结果表明伯努利模型在微博检索中的结果的准确率要高于多项式模型，而且伯努利模型对于平滑参数的改变也比多项式模型更加稳定。因此，在语言模型方法中结合了伯努利模型和基于微博创建时间的文档先验模型的检索方法有着最好的结果。除了对检索结果按相关性排序的方法之外，本文还研究了将检索结果按微博创建时间排序的方法。本文采用了一种利用语言模型的检索结果进行重排序的方法，并对重排序阈值的选择进行了重点研究，使用了一种基于文档得分分布的自动阈值选择方法。这种方法利用高斯分布对相关文档的得分进行建模，并用指数分布对不相关文档的得分进行建模，并在缺少相关性标注的情况下利用期望最大化算法（EM）对混合模型进行参数估计。实验结果表明这种自动阈值选择方法的结果要比人工设定固定阈值的方法至少高出9%，而且自动阈值选择的方法也避免了在没有任何启发信息的情况下手工设定阈值很难达到最优值的问题。本文的最后将语言模型方法和自动阈值选择方法结合起来与目前流行的微博检索方法（即将包含所有查询词的微博按其创建时间进行排序）进行了比较。这两种方法都能产生按微博创建时间排序的结果，但实验结果表明本文的方法的结果比后一种方法要高出78.3%。

关键词：微博检索语言模型伯努利模型多项式模型自动阈值选择

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相依伯努利变量序列的极限性质

相依伯努利变量序列的极限性质

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作者：马欢欢河南师范大学

学位级别：硕士

概率论极限理论是概率统计学科中比较重要的理论基础,对随机变量序列的极限性质进行研究具有非常重要的意义.在本文中,引言部分主要介绍了研究背景,撰写本文的意义所在以及本文的主要研究内容,同时对所要研究的两个模型进行了说明.一般... 详细信息

概率论极限理论是概率统计学科中比较重要的理论基础,对随机变量序列的极限性质进行研究具有非常重要的意义.在本文中,引言部分主要介绍了研究背景,撰写本文的意义所在以及本文的主要研究内容,同时对所要研究的两个模型进行了说明.一般的伯努利过程是一列独立同分布,只有两种可能结果的伯努利试验所构成离散序列的随机过程.但在现实生活中,削弱随机变量序列的独立性更有利于广泛应用.在1993年,Drezner和Farnum提出了一种广义的二项分布,它来源于相依伯努利过程.之后有很多学者将此模型进一步推广,研究了大数定律,中心极限定理以及重对数律等相关问题,这将在第一章中进行详细介绍.为了更好地说明本文的主要研究内容,第二章介绍了相关的概率论基础知识,包括鞅和布朗运动的定义及其性质,大数定律,中心极限定理,大偏差原理等.最后,又给出证明本文主要结果时,需要的一些概率论常用引理.第三章给出了本文的主要结论及其证明过程.针对两类相依伯努利模型,分别研究了强大数定律和中偏差估计问题,其中强大数定律将已知结论进一步进行了推广.鉴于相依随机变量序列研究的复杂性,本文利用鞅表示方法,用鞅来逼近部分和以及鞅的极限性质来推出相依序列部分和的极限性质.首先通过Hoeffding不等式,Kronecker引理,Borel-Cantelli引理以及鞅差序列的性质等,建立其部分和的强大数定律,研究收敛速度问题;接着利用鞅差序列的中偏差原理来得到相依伯努利变量序列的中偏差原理.而后又对第二个模型中的参数进行推广,进一步研究得到特殊情况下的一系列渐近结论.

关键词：伯努利模型强大数定律中偏差鞅

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交换网仿真系统流量模块的设计与实现

交换网仿真系统流量模块的设计与实现

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作者：周超北京邮电大学

学位级别：硕士

随着网络通信技术的飞速发展,网络开始承载越来越多的应用服务,网络设备的数量也以惊人的速度增长。为了满足用户对高质量、多种类网络服务的要求,就要对现有的交换网络技术进行改进,以提高交换机和路由器的性能。本文以网络业务流量为... 详细信息

随着网络通信技术的飞速发展,网络开始承载越来越多的应用服务,网络设备的数量也以惊人的速度增长。为了满足用户对高质量、多种类网络服务的要求,就要对现有的交换网络技术进行改进,以提高交换机和路由器的性能。本文以网络业务流量为出发点,研究了交换网络结构并仿真实现。在经历了单总线、多总线、共享存储等结构的演变后,基于交换单元的多级交换结构由于较强的可扩展性,成为目前高性能交换网络中主要的体系结构。本文以多级交换结构为主,介绍了典型的多级交换结构：Banyan与Clos交换结构。网络流量建模是交换网络仿真的重要环节,而对网络流量的分析是网络流量建模的基础。通过流量分析可以获得网络的运行规律,正确认识和理解网络特性,对建立有效的流量模型起到了至关重要的作用。随着网络业务的不断发展,传统的泊松分布模型已经无法反映现在网络的行为特性,通过研究发现具有突发性特征的自相似性模型能更好地反映网络流量特征。论文通过对总体需求的分析并结合仿真系统自身的目标,重点分析了伯努利流量模型和突发流量模型的设计,并且指出流量模块在交换网仿真系统中所处的位置。为了测试流量模型以及交换网系统的性能,本文对各种流量模型进行了仿真并对仿真结果进行了分析比较。通过对交换网络的仿真分析,软件基本达到了设计要求。

关键词：交换结构网络流量伯努利模型突发模型仿真

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基于K-邻近和朴素贝叶斯的文本分类系统设计与实现

基于K-邻近和朴素贝叶斯的文本分类系统设计与实现

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作者： Almuqati abdulmohsen naif a 武汉理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,互联网已成为人们获取信息的主要途径,如何快速的在众多信息资源中找到自己需要的信息,成为当前一个亟待解决的问题。互联网上的信息大部分是文本数据,而文本自动分类可以有效的组织和管理文本数据,因此具有重要的... 详细信息

随着信息技术的发展,互联网已成为人们获取信息的主要途径,如何快速的在众多信息资源中找到自己需要的信息,成为当前一个亟待解决的问题。互联网上的信息大部分是文本数据,而文本自动分类可以有效的组织和管理文本数据,因此具有重要的研究意义和应用价值。本文详细分析了中文文本分类的主要过程,包括文本预处理、文本表示、特征选择、分类器构建和分类器性能评估。在文本表示方面,本文重点介绍了向量空间模型,在特征选择方面,本文给出了互信息、信息增益、2?统计量等常用的特征选择方法,分类算法是分类系统的核心,本文介绍了决策树算法、K-邻近分类算法、朴素贝叶斯分类算法和支持向量机分类算法。本文重点分析了K-邻近分类算法和朴素贝叶斯算法,并使用C++实现了基于K-邻近分类算法的分类器、基于多重伯努利模型的分类器和基于多项式模型的分类器。对于K-邻近分类器,本文讨论了如何确定K值,如何根据最近的K个文档决定测试文档类别等相关问题。对于朴素贝叶斯分类算法,本文引入了平滑技术,防止计算概率时出现零概率的情况。为了提高分类的效率和精度,本文还实现了基于文档频率的特征选取方法。最终将各功能模块结合在一起构成了一个完整的中文文本分类系统。通过对系统的大量对比实验表明:K-邻近分类算法在K-值等于5时具有最好的分类性能,并随着K值增加,性能在降低;多项式模型相比较其他两个分类模型在文本分类训练语料上具有最好的分类性能;伯努利模型的分类性能在这三者中最差。

关键词：文本分类特征选择K-邻近分类朴素贝叶斯分类多项式模型伯努利模型

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中小企业集合债券的信用风险度量研究

中小企业集合债券的信用风险度量研究

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作者：陈湘玲中南大学

学位级别：硕士

中小企业集合债券是我国政府在对中小企业融资难题探索过程中的成果体现,是我国政府鼓励、引导和支持中小企业快速发展所作的重大努力,不但对我国解决中小企业融资难题具有重大价值,也为世界其他国家探索有本国特色的中小企业融资模式... 详细信息

中小企业集合债券是我国政府在对中小企业融资难题探索过程中的成果体现,是我国政府鼓励、引导和支持中小企业快速发展所作的重大努力,不但对我国解决中小企业融资难题具有重大价值,也为世界其他国家探索有本国特色的中小企业融资模式提供了借鉴。实践中发现资本市场较为关注中小企业集合债券的信用风险,原因在于一方面,信用风险是中小企业集合债券的主要风险；另一方面,目前我国中小企业生命力较弱,信用度较低,企业集合的信用风险度量显得尤其重要。本文将中小企业集合债券信用风险分解为三部分：融资企业个体的信用风险,融资企业集合的信用风险,担保方信用风险,分别讨论了其信用风险的成因和特点,结合“不完全信息理论”,“破窗理论”,“内生性破产理论”对信用风险来源给出了经济学解释。结合国内外信用风险度量相关文献和思路,对中小企业集合债券信用风险度量提出了度量的一般理论。给出了对中小企业集合债券信用度量的方法,讨论担保和再担保对中小企业集合债券的信用增级的影响。针对集合企业数量多的情况,文章在简化模型下应用马尔可夫链建模公司间的违约传染现象。建立一个基于扩展伯努利混合模型的综合考虑周期违约和传染违约两种相关结构的信用风险模型,并对这两种因素的影响做了比较分析。结论认为：当宏观经济因素不确定性增大时,违约传染对集合债券损失分布影响较小；当宏观经济因素不确定性较低时,违约传染对集合债券损失分布影响较大。最后,文章从融资主体和担保方两方面,对中小企业集合债券风险管理提出了对策建议。建设和完善中小企业信用征信体系,加速相关法律法规立法和制度建设,增强信用评级技术和信用风险模型的开发与使用。

关键词：中小企业集合债券信用风险伯努利模型周期性违约传染性违约

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朴素贝叶斯分类算法在提升电信客户满意度方面的研究应用

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科技视界 2019年第2期 122-123页

作者：张聪慧华东师范大学信息科学与技术学院中国上海200241

针对电信客户数据量庞大的特点,采用基于python语言的朴素贝叶斯分类算法,对电信客户的投诉内容进行分类,以便在更短的时间内对客户的投诉意见作出有效的处理,从而提高客户的满意度。

关键词：贝叶斯分类多项式模型高斯模型伯努利模型

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