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1.
基于聚类的语料库分词评价方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
对大规模汉语文本语料库分词正确率的评价提出了新的见解,即在分层抽样基础上对文本样本进行聚类.通过聚类可提高检验精度或减少样本量.该方法采用了一种新的样本相似性度量公式,该公式综合考虑了样本向量间的距离和样本向量各分量之间的线性相关性.通过对聚类结果的动态评价,调整聚类的类别数和相似性因子,提高了聚类的效率和质量.实验表明该方法在评价大规模语料库分词正确率时取得了很好的效果。  相似文献   
2.
周子康  杨衡  唐万生 《计算机工程》2006,32(19):185-187
考虑到中国证券交易的限制规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了组合投资收益-损失风险双目标概率准则的整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,并结合动态变化算子的遗传算法,构造GASS II遗传模拟混合算法,进行概率准则模型的优化求解。股票相关性由其秩相关系数给出,算法将秩和区间划分相联系,指导分层抽样。GASS II算法能有效刻画收益分布的“高峰厚尾”,激发遗传算法的隐含并行搜索特性,避免早熟现象,提高寻优效率与精度。最后给出了一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿。  相似文献   
3.
针对大城市居民出行调查抽样问题,运用数理统计学原理分析了分层抽样的特点,基于二重抽样理论,建立了改进后的分层抽样模型,推导了基于最优分配的二重分层抽样率公式,并使用实际调查数据对分层方法进行了讨论,结论表明,该模型既保持了分层抽样数据精度较高的特点,又节约了大量人力物力,建议在特大城市开展居民出行调查时采用这种方法.  相似文献   
4.
本文讨论了分层抽样问题中各总体均值线性组合的估计误差及其T型统计量分布的随机加权逼近的收敛速度,在一定的条件下证明了其速度可达(?),其中n为样本总容量。  相似文献   
5.
多元抽样技术(Ⅰ)   总被引:6,自引:0,他引:6  
较系统地建立了多元抽样的基本理论和方法.证明了多元有限总体样本的中心极限定理.这是多元有限总体抽样统计推断的理论基础.在每种抽样方法下.都得到了总体均值。总体协方差阵的无偏估计量和总体均值向量的同时置信区间.文后讨论了在实际上已有应用的对称等距抽样方法。井从理论上证明了该方法的合理性.  相似文献   
6.
改进型分层抽样技术及性能研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
报文抽样技术是高速网络流量测量和管理中使用的一项关键技术。通过引进分层特征、层数L、分层边界、各层样本量分配、层内抽样策略5个分层抽样参数,并对其进行重新配置和简单理论探讨,实现对分层抽样技术的改进。同时使用简单线性估计推断原始流数据,并借助于Φ偏差检验方法,对改进的分层抽样技术和其它抽样技术在测量网络报文长度分布方面进行准确性性能比较。结果表明,改进的分层抽样技术在测量报文长度分布方面的准确性性能远高于其它抽样方式,提高了测量的精度。  相似文献   
7.
左琼 《计算机工程与应用》2006,42(7):133-134,177
随着关系数据库系统越来越多地运用到多媒体系统、决策支持系统、信息检索系统中,如何快速得到一个查询的最佳结果而不是全部结果这个问题变得越来越重要。回答这类TopN查询的一种快速有效的方法是利用数据库系统原有的统计信息,将TopN查询映射为一个范围查询。但它存在的难点在于如何选择这个范围阈值。文章提出通过分层抽样的方法确定范围阈值,并把它应用到DM4系统中,实践证明该方法是行之有效的。  相似文献   
8.
抽样是提高海量海洋数据环境调研、数据挖掘、可视化展示等处理运算效率的有效手段. 经典的抽样方法(简单、系统、分层、簇)是针对传统工业产品建立起来的,直接应用于海洋数据则存在效率低,信息冗余、空间分布不均等问题. 针对这些问题,提出一种针对海洋数据的空间抽样方法,该方法首先利用海洋数据的相关性对研究区域分层;接着基于海洋数据的空间变异性,设计优化的系统空间抽样方法. 实验结果表明,新的空间抽样方法在降低样本信息冗余的同时,兼顾了样本点的空间分布. 该方法能有效地获取分布均匀的样本点位信息,且兼顾了样本点之间的变异性,较好地保留了区域内的特征变化信息.  相似文献   
9.
本体映射是解决本体异构问题的关键方案.该文以HowNet和CCD中的名词性概念为例,首先利用机器学习技术发现初始映射关系,主要包括特征选择、样本集合划分、分类器选择等步骤;然后考虑本体的整体结构信息,利用相似度传播算法,对初始映射关系进行全局调整.实验表明,最终的一对一和一对多映射关系的准确率分别达到了94%和87.5%.  相似文献   
10.
传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析。为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法。该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简,最后将各粒约简结果进行加权融合,得到原始大数据集的属性约简结果。实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性。  相似文献   
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