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基于改进FP-Growth算法的基因-疾病关系自动提取的应用研究 被引量：3
1
作者 王明令 王苹 纪怀猛 《洛阳师范学院学报》 2020年第2期32-36,62,共6页
传统的医学文献检索算法FP-Growth算法存在效率低下、内存溢出等问题,据此提出了一个改进的FP-Growth算法.首先将数据集平均分块,以并行的方式构建FP-Tree树,以减少内存负担,再以粒子群算法优化FP-Growth的FP-Tree树迭代过程,并优化并... 传统的医学文献检索算法FP-Growth算法存在效率低下、内存溢出等问题,据此提出了一个改进的FP-Growth算法.首先将数据集平均分块,以并行的方式构建FP-Tree树,以减少内存负担,再以粒子群算法优化FP-Growth的FP-Tree树迭代过程,并优化并发过程.经验证,改进后的算法能提高内存的使用率与算法的运行效率. 展开更多
关键词 文本挖掘 基因-疾病 FP-GROWTH 并行
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基于积分激励体制的选课系统研究与实现 被引量：2
2
作者 于洪江 王明令 +1 位作者 周浩 余琴 《电脑编程技巧与维护》 2017年第10期24-26,58,共4页
在现有高校的选课系统中,选择合适的选课方式,防止系统拥堵,一直是一个大难题。通过投放权重积分的形式来选课,并利用学生个人成绩和全系平均成绩的线性关系,推导出一个积分算法来对学生的积分进行奖惩,可以使得学生选课时不拥堵,而且... 在现有高校的选课系统中,选择合适的选课方式,防止系统拥堵,一直是一个大难题。通过投放权重积分的形式来选课,并利用学生个人成绩和全系平均成绩的线性关系,推导出一个积分算法来对学生的积分进行奖惩,可以使得学生选课时不拥堵,而且还提高了学生对个人成绩的重视,很大程度上解决了选课难、乱选课的问题。 展开更多
关键词 积分激励 选课系统 权重分析 积分算法
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SVPWM新型算法的研究
3
作者 王明令 《福建电脑》 2010年第12期91-92,131,共3页
在对传统SVPWM算法分析的基础上,本文提出了一种新型SVPWM快速算法。这种方法简化了传统的算法,即采用三相电压进行计算,简化了一些非线性运算。并通过Matlab/Similink仿真,验证了算法的有效性,从而简化了程序,减少每个控制周期CPU的执... 在对传统SVPWM算法分析的基础上,本文提出了一种新型SVPWM快速算法。这种方法简化了传统的算法,即采用三相电压进行计算,简化了一些非线性运算。并通过Matlab/Similink仿真,验证了算法的有效性,从而简化了程序,减少每个控制周期CPU的执行时间。 展开更多
关键词 空间矢量 算法 矢量合成 脉宽调制 扇区
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中文文本分类中特征提取方法的比较与改进
4
作者 王明令 《兰州工业高等专科学校学报》 2010年第6期1-4,共4页
目前有多种特征提取方法用于文本自动分类,其中CHI方法效果较好,研究发现CHI方法存在着词与类别的无独立性假设及计算复杂度高等缺点,提出一种改进了的CHI方法ICHI(Improved CHI),通过分类实验仿真数据显示,在SVM与KNN分类中这种改进后... 目前有多种特征提取方法用于文本自动分类,其中CHI方法效果较好,研究发现CHI方法存在着词与类别的无独立性假设及计算复杂度高等缺点,提出一种改进了的CHI方法ICHI(Improved CHI),通过分类实验仿真数据显示,在SVM与KNN分类中这种改进后的特征提取方法ICHI特征提取效果优于传统的CHI方法,改进后的方法ICHI能提高文本分类的准确率,适合局部特征提取. 展开更多
关键词 特征提取 文本分类 局部
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PBL教学法在VB教学改革中的应用——以阳光学院为例
5
作者 王明令 王苹 《教育信息化论坛》 2021年第2期67-69,共3页
VB(VB编程语言)作为一门基础的编程语言课程,其对工科类的学生有很大的用处。但在传统教学模式下,存在学生学习效率低、难理解、不感兴趣等问题。为了解决这种问题,拟引入PBL项目式教学模式,通过设置适当的学习阶梯和多元化的考核方式,... VB(VB编程语言)作为一门基础的编程语言课程,其对工科类的学生有很大的用处。但在传统教学模式下,存在学生学习效率低、难理解、不感兴趣等问题。为了解决这种问题,拟引入PBL项目式教学模式,通过设置适当的学习阶梯和多元化的考核方式,打破传统的“填鸭式”教育,转变教师的角色,强调以学生为中心,促进学生自主学习。 展开更多
关键词 VB PBL教学法 多元化 自主学习
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海量文本疾病主题自动提取研究
6
作者 王明令 纪怀猛 吴春琼 《数字技术与应用》 2019年第5期74-75,共2页
从大量中文病历文献中提取出重要的疾病主题,对医疗工作者学习和科研是非常重要的。为了更方便的提取出主题,本文提出结合中文分词技术与FP-Growth算法的一种方法模型。该模型可以在大量中文病历文献中,首先将病历文献划分为若干关键词... 从大量中文病历文献中提取出重要的疾病主题,对医疗工作者学习和科研是非常重要的。为了更方便的提取出主题,本文提出结合中文分词技术与FP-Growth算法的一种方法模型。该模型可以在大量中文病历文献中,首先将病历文献划分为若干关键词组成的项目集文档,再使用FP-Growth算法,计算关键词的频繁项集,并生成病理字典,最后提取出文本的疾病主题。 展开更多
关键词 文本挖掘 中文病历 主题提取 FP-GROWTH
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