音频分类总结(算法综述)

总结音频分类的算法

刚开始对音频分割还有特征提取有些自己的想法，感觉应该能够分清楚，但是当开始查阅文献的时候，发现对他们两个的概念越来越模糊。很多时候他们是重叠的。后来我在一篇文献里找到这句话。觉得应该是这个道理：

音频数据的分类是一个模式识别的问题，它包括两个基本方面：特征选择和分类。

音频分割是在音频分类的基础上从音频流中提取出不同的音频类别，也就是说在时间轴上对音频流按类别进行划分。分类是分割的前提和基础。对音频流的准确分割是最终的目的。

于是我找了一下比较典型的分类算法

比较典型的音频分类算法包括最小距离方法、支持向量机、神经网络、决策树方法和隐马尔可夫模型方法等。

1．最小距离法。(典型的音频分类算法)

最小距离分类法的优点是概念直观，方法简单，有利于建立多维空间分类方法的几何概念。在音频分类中应用的最小距离分类法有k 近邻(k —Nearest Neighbor ，简称K —NN)方法和最近特征线方法(Nearest Feature ，简称NFL))等。 k 近邻方法的思想是根据未知样本X 最近邻的k 个样本点的类别来确定X 的类别。为此，需要计算X 与所有样本x 。的距离d(x ，x 。)，并且从中选出最小的k 个样本作为近邻样本集合KNN ，计算其中所有属于类别Wj 的距离之和，并且按照以下判别规则进行分类：ε()arg min

C x =(,)d x xi ∑,其中，C 为类别集合

{1,...,}C W Wn = 由于k 近邻方法利用了更多的样本信息确定它的类别，k 取大一些有利于减少噪声的影响。但是由于k 近邻方法中需要计算所有样本的距离，因此当样本数目非常大的时候，计算量就相当可观。取k=l 时，k 近邻方法就退化为最近邻方法。 最近特征线方法是从每一类的样本子空间中选取一些原型(Prototype)特征点，这些特征点的两两连线称为特征线(Feature Line)，这些特征线的集合用来表示原先每一类的样本子空间。

设类C 的原型特征点集合:,其中Nc 为类C 的原型特征点数目，则对应的特征线的数目为

，而类C 的特征线集合 Sc {||1,}c c i j c X X i j N i j ≤≤≠， i ≠jl 构成类C 的特征线空间，它是类C 的特征子空间。—般所选取的原型特征点的数目比较少，因此特征线的数目也比较少。

未知样本X与特征线

c c

i j

X X

的距离定义为x在

c c

i j

X X

上的投影距离，如图4所示，

而X与类别C的距离为X与类C的特征线空间中的所有特征线的最短距离。

2．神经网络(Neural Network)。

在使用神经网络进行音频分类时，可以令输入层的节点与音频的特征向量相对应，而输出层的节点对应于类别Ci。，如图5所示。在训练时，通过对训练样本集中的样本进行反复学习来调节网络，从而使全局误差函数取得最小值。这样，就可以期望该网络能够对新输入的待分类样本T输出正确的分类Ci。

3．支持向量机(support Vector Machine，简称为SVM)。

支持向量机是Vapnik等人提出的以结构风险最小化原理(Stuctural Risk Minimization Principle)为基础的分类方法。该方法最初来自于对二值分类问题的处理，其机理是在样本空间中寻找—个将训练集中的正例和反例两类样本点分割开来的分类超平面，并取得最大边缘(正样本与负样本到超平面的最小距离)，如图6所示。该方法根据核空间理论将低维的输入空间数据通过某种非线性函数(即核函数)映射到—个高维空间中，并且线性判决只需要在高维空间中进行内积

运算，从而解决了线性不可分的分类问题。

根据不同的分类问题，可以选用不同的核函数，常用的核函数有三种：

①项式核函数:

②径向基核函数:

③Sigmoid核函数：

SVM训练算法主要有三类：二次规划算法，分解算法，增量算法。

4．决策树方法

决策树是一种结构简单、搜索效率高的分类器。这类方法以信息论为基础，对大量的实例选择重要的特征建立决策树，如图7所示。

最优决策树的构造是一个NP完全(NPComepleteness)问题，其设计原则可以形式化地表示为其中T为特定的决策树结构，F和d分别为分枝结点的特征子集和决策规则，D为所有的训练数据，,为在数据集合D上选取特征集合F和决策规则d训练得到的结构为T的决策树的分类错误ε的条

件概率。因此，决策树的构造过程可以分为三个问题：选取合适的结构，为分枝结点选取合适的特征子集和决策规则。常用的决策树构造方法有非回溯的贪心(Greedy)算法和梯度上升算法。

5.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简HMM)方法。

隐马尔可夫模型(HMM)的音频分类性能较好，它的分类对象是语音(speech)、音乐(music)以及语音和音乐的混合(speech+music)共3类数据，根据极大似然准则判定它们的类别，最优分类精度可达90.28％。

HMM本质上是一种双重随机过程的有限状态自动机(stochastic

finite-state automata)，它具有刻画信号的时间统计特性的能力。双重随机过程是指满足Markov分布的状态转换Markov链以及每一状态的观察输出概率密度函数，共两个随机过程。HMM可以用3元组来表示：入；(A，B，π)，其中A是状态Si到Sj的转换概率矩阵，B是状态的观察输出概率密度，π是状态的初始分布概率。

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

史上最全的质量检验方法分类总结

史上最全的质量检验方法分类总结，请收好！ 质量检验是质量管理中非常重要且常见的一种控制手段，是针对失效模式进行探测从而防止不合格品流入下一环节。本文归纳总结了11种质量检验方法的分类方式，并针对每种类型的检验进行介绍。覆盖面较全，希望能够给大家带来帮助。 01按生产过程的顺序分类 1. 进货检验 定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。 目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。 要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。 分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验 定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。

目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。 要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。 分类：首验；巡验；末验。 3. 最终检验 定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。 目的：防止不合格产品流向顾客。 要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。 检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后

的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。 常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。 02按检验地点分类 1. 集中检验 把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验 现场检验也称为就地检验，是指在生产现场或产品存放地进行检验。一般过程检验或大型产品的最终检验采用现场检验的方式。 3. 流动检验(巡检) 检验人员在生产现场应对制造工序进行巡回质量检验。检验人员应按照控制计划、检验指导书规定的检验频次和数量进行检验，并作好记录。

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

史上最全的质量检验方法分类总结

史上最全的质量检验方法分类总结质量检验是质量管理中非常重要且常见的一种控制手段，是针对失效模式进行探测从而防止不合格品流入下一环节。本文归纳总结了11种质量检验方法的分类方式，并针对每种类型的检验进行介绍。覆盖面较全，希望能够给大家带来帮助。 一、按生产过程的顺序分类 1. 进货检验 定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。 目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。 要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。

分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验 定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。 目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。 要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。 分类：首验；巡验；末验。 3. 最终检验 定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。 目的：防止不合格产品流向顾客。

要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。 检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。 常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。 二、按检验地点分类 1. 集中检验 把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验

品质检验员工作总结

品质检验员工作总结 品质检验员工作总结范文1 时光如梭，转眼间到了年末，在辞旧迎新之际，回顾这5个月来的工作历程，总结其中的经验、教训，有益于在以后的工作中取长补短，更好的做好本职工作。 从20__年7月15日起我在______项目部担负技术质检员，在这个大家庭中，我从领导身上体会到了敬业与关怀，在同事身上我学到了勤奋与自律。 7月份我刚到项目部，由于初次接触___，甚么都不懂，所以领导给我图纸让我对___有了初步的认识;给我设计规范让我了解 ___的1系列质量控制要求;给我施工方案让我明白施工的顺序和方 式方法，并在随后的1段时间里带我到工地给我介绍施工时用的工具。虽然当时工程还没有正式开工，施工工具不太全，可是却让我对今后所干的工作有了更深的了解。在工地上呆了1段时间后经过各个方面的接触，感觉自我已进入状态，领导便让我们用水准仪进行___各道工序的放线。刚开始进行的比较慢，1边放线1边还要看图纸，但随着时间的变化我们的速度在加快，对图纸了了解也在加深，图纸上的1些数据在脑海中构成了条件反射，这时候心中就有1种成绩感。这是之前在上学时所没有的1种感觉，很美。 8月份工程逐渐开始了，先是进行___，经过刚开始惊奇和不适应后就投入了自我的工作，___等，渐渐地也熟习了这项工作。过了1周左右打包队进场，___开始，领导安排我进行有关___的技术质检工作。在这期间我渐渐地发现，管理工人是1门很深的学问，如果不能充分的利用1切有益因素和相干的质量验收制度，威望不能确立，质量根本没法保证。我在这个方面做得就不好，这将是今后在工

作中的1个重点。在这期间由于团体公司文件项目部的___成了我的师父，在工作中有了给我传道、授业、解惑的人。 9月份___的条件条件已基本具有，从13号开始___。我被领导安排到__组辅助___班长1块抓质量工作。在这期间有好几次都差点忍耐不了___，可是当看到1群20左右的帅小伙能坚守岗位不中断的以1天两台的速度进行;__长每天早1个小时到，晚1个小时回，甚么都弄得妥妥的。都自愧不如，明白自我该学的还有很多。 10。11。12这几个月都在随着___走，每天___等。刚开始是明白要这么干所以这样干了，以后经过师父明白了为何要这么干，才感觉自我干的最最少还有点意义。在这同时我还负责了工程的资料工作，开始向身兼数职的工作生涯迈出了第1步。 在这5个多月当中我学到了很多的经验和知识，在与他人的交换、沟通方法上也有很多上进，但也发现了自我的1些不足的地方。经过师父和其他先辈的指点提高了我的整体水平。 总之，在今后的工作中，我将不断的总结与检讨，不断地鞭策自我并补充能量，提高本身素质与业务水平，为公司的发展贡献自我的气力。 品质检验员工作总结范文2 检验工作是1项精细的检验进程，我深知细节决定成败这1道理，所以在平常的工作中，我本着严谨认真的工作态度，认真的完成每项工作任务，工作态度进取端正，经过1年的工作与学习，我觉得自我收获颇多，专业知识及技能得到了进1步的积累与提高，应用愈来愈自若，但自考核方式更改以后，每天都感觉工作压力都很大，担心自我哪里做的不好或是不够好，使考核分数遭到影响，考核分数低了，直接影响到自我的工资，也会使自我觉得哪里没有他人做的好

sklearn SVM算法库小结

scikit-learn 支持向量机算法库使用小结 之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践 的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和liblinear 的实现，仅仅重写了算法了接口部分。 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个类。相关的类都包 裹在sklearn.svm模块之中。 对于SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个分类的类，SVC和 NuSVC差不多，区别仅仅在于对 损失的度量方式不同，而LinearSVC从名字就可以看出，他是线性分类，也就是不支持各种低维 到高维的核函数，仅仅支持线性核函数，对线性不可分的数据不能使用。 同样的，对于SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个回归的类， SVR和NuSVR差不多，区别也仅仅在于对损失的度量方式不同。LinearSVR是线性回归，只能使用线性核函数。 我们使用这些类的时候，如果有经验知道数据是线性可以拟合的，那么使用LinearSVC 去分类或者LinearSVR去回归，它们不需要我们去慢慢的调参去选择各种核函数以及对应参数， 速度也快。如果我们对数据分布没有什么经验，一般使用SVC去分类或者SVR去回归，这就需要 我们选择核函数以及对核函数调参了。 什么特殊场景需要使用NuSVC分类和 NuSVR 回归呢？如果我们对训练集训练的错误率或者说支持向量的百分比有要求的时候，可以选择NuSVC分类和 NuSVR 。它们有一个参数来控制这个百分比。 这些类的详细使用方法我们在下面再详细讲述。 2. 回顾SVM分类算法和回归算法 我们先简要回顾下SVM分类算法和回归算法，因为这里面有些参数对应于算法库的参数，如果不先复习下，下面对参数的讲述可能会有些难以理解。 对于SVM分类算法，其原始形式是： min12||w||22+C∑i=1mξi min12||w||22+C∑i=1mξi

快速流分类算法研究综述

快速流分类算法研究综述 李振强 （北京邮电大学信息网络中心，北京 100876） 摘要 本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。 关键词 流分类；服务质量；IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。 流分类算法描述 首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。

文本分类概述教学教材

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的 159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。

质量检验方法分类总结

质量检验方法分类总结 一、按生产过程的顺序分类 1. 进货检验 定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。 目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。 要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。 分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验 定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。 目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。 要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。 分类：首验；巡验；末验。 3. 最终检验 定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。目的：防止不合格产品流向顾客。 要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。 检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。 常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。 二、按检验地点分类 1. 集中检验 把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验 现场检验也称为就地检验，是指在生产现场或产品存放地进行检验。一般过程检验或大型产品的最终检验采用现场检验的方式。 3. 流动检验(巡检) 检验人员在生产现场应对制造工序进行巡回质量检验。检验人员应按照控制计划、检验指导书规定的检验频次和数量进行检验，并作好记录。 工序质量控制点应是巡回检验的重点。检验人员应把检验结果标示在工序控制图上。 当巡回检验发现工序质量出现问题时，一方面要和操作工人一起找出工序异常的原因，采取有效的纠正措施，恢复工序受控状态；另一方面必须对上次巡回检后到本次巡回检前所有的加工工件进行100%追溯全检，以防不合格品流入下道工序或客户手中。

文本情感分类研究综述

Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。

Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分

分类算法综述

《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日

数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖

端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。 从这些统计数字可以看出，我们被淹没在一个多么浩大的信息海洋里！然而信息的极大丰富并没有提高人们对知识的吸收能力，面对如此浩瀚的信息，人们越来越感觉无法快速找到需要的知识。这就是所谓的“信息是丰富的，知识是贫乏的”。 如何在这样一个巨大的信息海洋中更加有效的发现和使用信息以及如何利用这个信息宝库为人们提供更高质量和智能化的信息服务，一直是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。尽管用户对图像、音频和视频等信息资源的需求也在急剧增加，但文本仍然是最主要的非结构化和半结构化的信息资源。针对目前的出版物和网络信息大部分都以文本形式存在的状况，自动文本分类技术作为处理和组织大量文本数据

中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计

毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系

西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。

毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.wendangku.net/doc/fe4863356.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：

基于贝叶斯的文本分类

南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩：

基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。

仿生算法小结

PSO粒子群优化算法 1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，由Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2. 背景: 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题 我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的. 现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为 例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计. 在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上. 粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具. 3. 算法介绍 如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)