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本發(fā)明涉及計算機技術領域，提供一種文本分類方法與設備，所述方法包括：S1，利用基于關鍵詞庫擴充的特征選擇規(guī)則，確定各目標文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類內(nèi)均勻度和特征詞類間區(qū)分度的權重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權重；S3，利用最大權重融合算法，對同一目標文本的特征詞在不同文本類別中的權重進行權重融合運算，構建目標文本特征向量；S4，基于所述目標文本特征向量，利用多標記分類模型對所述目標文本進行分類。本發(fā)明提供的一種文本分類方法與設備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構建的效率，確保準確高效地對文本信息進行多標記分類。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數(shù)字計算機，所述的數(shù)字計算機與網(wǎng)絡聯(lián)接；所述的存儲器存儲有真實數(shù)據(jù)庫和基礎知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價，信息呈現(xiàn)及信息導航，雙庫協(xié)同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內(nèi)容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。◆項目的應用范圍及經(jīng)濟效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類創(chuàng)新性的用于復雜類型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產(chǎn)評估機構“香港國際無形資產(chǎn)評估事務所”品過此專利無形資產(chǎn)價值72萬美元。   基于內(nèi)在機理的知識發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們設計 該 并實現(xiàn)了具 有自主知識產(chǎn)權的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構件式知識發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強、性能良好、使用方便、人機界面友好等特點，可以在不同的網(wǎng)絡平臺上進行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構造方法（已獲國家發(fā)明專利授權，申請?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術的基礎上融入知識發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機理之一：雙庫協(xié)同機制，即構建數(shù)據(jù)庫（文本庫、日志庫與結(jié)構信息庫）與基礎知識庫的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識庫能夠動態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識通過此機制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護方面，通過雙庫協(xié)同機制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內(nèi)容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。從而用基礎知識庫去制約與驅(qū)動 Web挖掘系統(tǒng)的整個挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運行機制，在結(jié)構與功能上形成了相對于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個開放的、優(yōu)化的擴體。總體上講，將Web挖掘視為一個開放系統(tǒng)，在Web挖掘進程與基礎知識庫的廣泛聯(lián)系中，改進與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構、過程與運行機制。 本系統(tǒng)已成功地應用到現(xiàn)代遠程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應用到智能決策（預測）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站、電子商務和電子政務等領域中。該系統(tǒng)具有很大的應用推廣價值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數(shù)字計算機，所述的數(shù)字計算機與網(wǎng)絡聯(lián)接；所述的存儲器存儲有真實數(shù)據(jù)庫和基礎知識庫，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護型協(xié)調(diào)器；其通過特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過程，模型質(zhì)量評價，信息呈現(xiàn)及信息導航，雙庫協(xié)同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫的發(fā)掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識庫的維護方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內(nèi)容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。

本發(fā)明公開了一種污泥活性炭的制備方法，包括以下步驟：將取自污水處理廠的剩余污泥干燥、粉碎并過篩后，通過熱解處理、氧化處理、氨化處理及甲基化處理得污泥活性炭；本發(fā)明還涉及按上述方法制得的污泥活性炭處理低濃度高氯酸鹽廢水的應用。本發(fā)明制備方法簡單易行，成本低廉，制備的污泥活性炭吸附容量高，可重復利用，能有效處理低濃度高氯酸鹽溶液，吸附過程不會造成二次污染。

項目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種鰍科魚類苗種培育方法.本發(fā)明包括操作:在肥水池中培育用于投喂苗種的浮游生物,在苗種投放培育池前將所述肥水池上層水抽到所述培育池中,所述培育池在抽水之前內(nèi)部鋪上薄膜;按照180～220萬條/畝投放出膜后能夠平游的水花苗種;苗種下培育池3天后,用發(fā)酵餌料投喂;待苗種長到1cm,使用魚用粉末飼料以及由肥水池培育得到的所述浮游生物進行投喂;待苗種長到1.5cm,使用蛋白質(zhì)含量為40～44wt%的魚用破碎型飼料進行投喂;待苗種長到3cm,使用蛋白質(zhì)含量為33～37wt%的魚用破碎型飼料進行投喂.通過本發(fā)明培育方法,苗種成活率達到40～60%.

該成果屬于物聯(lián)網(wǎng)領域，通過智能識別商品的品類，能實現(xiàn)商品的自動出入庫管理，商品定位，商品保管時間記錄，過期提前預警等，技術可以推廣到商品倉庫管理，家庭物品管理檢索等

本發(fā)明屬于機械切削刀具制造技術領域，特別涉及一種TiSiTaN涂層刀具及其制備方法。該刀具基體材料為硬質(zhì)合金或高速鋼，采用多弧離子鍍+中頻磁控濺射的方法制備，其結(jié)構為多層結(jié)構，刀具表面為TiSiTaN涂層，TiSiTaN層與基體之間有TiSiN、TiN和Ti過渡層。該刀具表面的TiSiTaN涂層有著非常高的硬度和強度，Ta元素可以改善涂層的韌性，同時可以顯著提高涂層的抗氧化性能和熱穩(wěn)定性能。切削過程中TiSiTaN涂層能夠有效地提高刀具抗氧化和抗磨損能力，從而提高刀具壽命。該涂層刀具可廣泛應用于干切削和難加工材料的切削加工。

本發(fā)明公開了一種風浪互補液壓傳動發(fā)電裝置及其控制方法。風浪互補液壓傳動發(fā)電裝置，包括風能捕能裝置、波浪能捕能裝置，風能捕能裝置的輸出管路連接并聯(lián)的第一變量液壓泵和第一液壓馬達，波浪能捕能裝置的輸出管路連接并聯(lián)的第二變量液壓泵和第二液壓馬達，單向閥A的輸出管路與單向閥B的輸出管路合并后連接第三液壓馬達，第三液壓馬達的輸出軸連接發(fā)電機，發(fā)電機的輸出軸連接負載；第一壓力傳感器、第二壓力傳感器、第三壓力傳感器采集的信號均傳輸給控制器，控制器發(fā)出第一變量液壓泵的排量控制信號以及第二變量液壓泵的排量控制信號。本發(fā)明可以實現(xiàn)風能捕能裝置液壓管路、波浪能捕能裝置液壓管路、負載液壓管路壓力的實時精確匹配。

本發(fā)明公開了一種自反饋垃圾信息過濾方法。

本發(fā)明首先將子塊的信道矩陣的所有列向量分別與接收符號向量做相關運算，得到均衡符號。一方面，從均衡符號中取p個最大模平方所對應的子載波為激活子載波候選集；另一方面，對所得的均衡符號進行硬判，獲得硬判符號，該符號被視為對應子載波的發(fā)送符號。最后，基于激活子載波候選集波構成有效的激活子載波組合集，并通過一定的判決準則從中選擇最可能的激活子載波組合和對應的發(fā)送符號。本發(fā)明的信號檢測方法的復雜度不受信號調(diào)制階數(shù)的影響，且可以取得近ML的誤碼性能的信號檢測方法。