1、“.....召回率是人工分类结果应有的文档与分类系统致的文档所占的比率。还可以定义以下标准另外，常用的有测试值，它综合考虑精确率和召回率，也称为综合分类率，计算公式如下为了综合多个类别的分类情况，根据计算方式的不同，值分为微平均和宏平均值两种评价指标。微平均值的计算方式是首先需要在整个文档集内分别计算精确率和召回率的值，然后根据的计算公式分别计算每个类别的值，然后计算它们的平均值，即宏平均值。其中微平均值平等考虑每个文档，因此它的值将主要受常见类的影响而宏平均值平等对待每个类别，因此它的得分主要受稀有类影响。实验结果比较与评价在展示本文研究的三种聚类算法在语料库上的聚类实验结果语料库上三种算法横向比较平均准确率值文档文档从上图的实验结果对比可得，这三个算法在语料库上的优劣关系是稳定的，它们之间的效果区别体现在它们在不同指标上的得分。从结果来看，基于语义关联的算法表现最优秀......”。

2、“.....而且在文档召回率中明显低于前面两种算法，是它的优势所在。以上实验结果来源于资料库现给出在本文的语料库上的实验结果，然后再作实验结果对比。现回顾本文所收集的语料库，是来自于网易新闻的五大类的篇新闻稿类别财经科技旅游体育娱乐文档数合计经过本小组所配置的实验平台下，以测试篇文档为例，得到的实验结果如下这篇文档分别属于科技体育娱乐旅游和财经，每类有两篇。因为在聚类实验中，类簇数值预设为。根据实验结果直观看出，本次聚类迭代数为，其中有两篇文档被地聚类。篇财经的被归到体育类，篇旅游的被归类到娱乐类。第六章结语近十几年来，自动文本分类技术得到了快速发展，已经成为当前具有重要理论意义和实际应用价值的个研究领域和研究热点。随着互联网信息不断丰富，数据规模不断扩大，人们的需求不断增加，还有些值得开展的研究工作从新提出的模型在现有语料库上的实验结果可以看出，各模型在数据分布均衡和不均衡的两种情况下，文本聚类性能有较大的差异。小样本类别在分类任务中明显处于不利地位，而小样本类别的分类性能的提高会对语料库的整体性能产生显著影响。针对提出的基于变量投影重要性指标的文本分类特征选择方法......”。

3、“.....但仍有许多值得深入研究的地方，如引入数据均衡因子。另方面，层次文本分类技术逐渐受到人们的关注电池测量压力加速度振动等方面的测量领域。目前霍尔传感器已从分立元件发展到集成电路的阶段，正越来越受人们的重视，应用日益广泛。测量误差补偿常见的产生误差的因素有半导体本身固有的特性半导体制造工艺水平环境温度变化霍尔传感器的安装是否合理等，测量误差般表现为零误差和温丁爽自动化班度误差。零位误差极其补偿当霍尔元件的激励电流不再为零时，若所处位置的磁感应强度为零。则霍尔电势仍应为零，但，国内外对这方面的研究尚不多见，还有许多值得进步研究的地方。平坦的文本分类通常假设类别互不相关，而层次文本分类则充分考虑文档类别的层次结构，由此引入了系列的问题层次类别结构的构造和表示层次特征选择方法研究层次分类的文本分类性能的评价等。对于存在交叉类的情况没有做深入的研究和实验分析，拟采用般偏序结构来构造层次类别结构，解决交叉类问题。生命列车不久以前，我读了愉快吧,善待旅途上遇见的所有旅客，找出人们身上的闪光点。永远记住，在段旅程中，有人会犹豫彷徨，因为我们自己也会犹豫彷徨。我们要理解他人......”。

4、“.....生命之谜就是我们在什么地方下车坐在身旁的伴侣在什么地方下车我们的朋友在什么地方下车我们无从知晓我时常这样想到我该下车的时候，我会留恋吗我想我还是会的。和我的朋友分离，我会痛苦。让我的孩子孤独地前行，我会悲伤。我执著地希望在我们大家都要到达的那个终点，，，，站，我们还会相聚我的孩子们上车时没有什么行李，如果我能在他们的行囊中留下美好的回忆，我会感到幸福。我下车后，和我同行的旅客都还能记得我，想念我，我将感到快慰。献给你，我生命列车上的同行者，祝您旅途愉快,，，，,本书。书中把人生比作次旅行。人生世，就好比是次搭车旅行，要经历无数次上车下车时常有事故发生有时是意，外惊喜，有时却是刻骨铭心的悲伤降生人世，我们就坐上了生命列车。我们以为我们最先见到的那两个人我们的父母，会在人生旅途中直陪伴着我们。很遗憾，事实并非如此。他们会在个车站下车，留下我们，孤独无助。他们的爱他们的情他们不可替代的陪伴，再也无从寻找。尽管如此，还会有其他人上车。他们当中的些人将对我们有着特殊的意义。他们之中有我们的兄弟姐妹，有我们的亲朋好友。我们还将会体验千古不朽的爱情故事。坐同班车的人当中......”。

5、“.....有的却带着深深的悲，，，，哀还有的，在列车上四处奔忙，随时准备帮助有需要的人很多人下车后，其他旅客对他们的回忆历久弥新但是，也有些人，当他们离开座位时，却没有人察觉。有时候，对你来说情深义重的旅伴却坐到了另节车厢。你只得远离他，继续你的旅程。当然，在旅途中，你也可以摇摇晃晃地穿过自己的车厢，去别的车厢找他可惜，你再也无法坐在他身旁，因为这个位置已经让别人给占了没关系。旅途充满挑战梦想希望离别就是不能回头。因此，尽量使旅途，，需要外界电源供电。霍尔传感器的应用非常的广泛，在测量领域，可用于测量磁场电流位移压力振动转速等。在通讯领域，可用于放大器振荡器相敏检波混频分频已经微波功率测量等。在自动化技术领域，可用于无刷直流电机速度传感位置传感自动记数接近开关霍尔自整角机构成的伺服系统和自动电力拖动系统等。工作原理是利用半导体材料的霍尔效应进行测量的种磁敏式传感器。它可以直接测量磁场和微位移量，应用于重要的问题就是进行聚类性能评估。要选择合适的评价指标评估个算法的优劣，并且和其它算法进行性能比较，下面定义常用的评价指标。首先......”。

6、“.....第，对于这次实例来说，如果选用多项式曲面拟合法进行高程拟合选用次多项式比较好，因为外符合精度相对较高，而且九个已知点拟合要好于六个已知点拟合第二，随着起算点的增加无论是次二次和三次，外符合精度增高，但是二次和三次多项式的内精度反而大大降低，我认为是随着参加拟合点数的增加，在采用最小二乘求系数值时，最小值会变大，引起的内精度偏低第三，在测区当中尽量选择多个且分布均匀的已知点，这样会提高拟合的精度第四，从整体来看针对本实例多项式曲面拟合法拟合效果不佳，精度偏低，分析已知数据可知工程所在区的地形起伏较大，即该法不适用该类地区。本章小结本章为论文核心部分，结合实例对高程拟合法中的多项式曲面拟合法精度分析。其中用软件实现该算法的程序附录，分别对六个已知点解求系数和九个已知点解求系数的次二次三次多项式拟合模型进行实例解算，对比残差，评估内外符合精度，对其分析研究，最后得出相关结论......”。

7、“.....作为种高精度定位技术，技术应用于工程测量是外业勘测的项重大技术革命，将在工程测量中发挥更大的作用。其应用及开发的前景十分广阔,已在许多领域得到广泛应用，因为具有测量精度高费用少观测省时省力且不受天气条件限制等优点，如今已广泛应用于工程测量领域，改变了传统的测量作业工作方式，提高了工作效率，也带来了客观的经济效益。本文主要研究在局部地区应用多项式曲面拟合法进行水准高程拟合问题，在参考了许多国内外文献的基础上，结合具体的工程实测数据，进行了相关的研究试验。完成的工作及结论对于现在的作简单的介绍并引出水准高程，介绍了的发展状况与现状阐述了大地高正高和正常高三种高程系统及其相互之间的关系，高程转换的相关理论，总结了高程拟合的主要方法和各自的特点。用地区的实测水准数据，进行了基于多项式曲面拟合方法的高程异常拟合的相关试验分析研究。同样的曲面拟合法,对于不同的拟合点选点方案其结果也相差较大。起算点分布越均匀,分布于网中的位置越合理,拟合精度就越高,计算结果就更可靠。因此,在进行高程拟合计算时,应尽可能地选择分布均匀的点作为起算点,不要把起算点集中选在控制网的侧或中央......”。

8、“.....高程异常随着地区的不同而不同,具有地区性。同时,我们在应用高程拟合时,也可以通过提高观测精度来提高高程拟合精度。由于测量的高效率低成本全天候高精度操作简便的特点,在未来的大地测量和工程测量中将会得更广泛的应用,同时,随着定位系统的完善,以及在美国的,俄罗斯的,欧洲的伽利略系统之间的多系统结合的定位系统竞争下,测绘方式必将受到极大的影响。理论分析和实践检验表明,在平坦地区的局部控制网测量中,高程测量可以逐步代替四等水准测量。展望未来,高程拟合将会在工程测量方面得到越来越广泛的档被分类为属于该类的数量正例测试文档被分类为不属于该类的数量负例测试文档被正确分类为不属于该类的数量那么我们就可以得出以下几个指标精确率聚类结果与人工分类结果致的文档在被分文档中的比率。召回率是人工分类结果应有的文档与分类系统致的文档所占的比率。还可以定义以下标准另外，常用的有测试值，它综合考虑精确率和召回率，也称为综合分类率，计算公式如下为了综合多个类别的分类情况，根据计算方式的不同，值分为微平均和宏平均值两种评价指标......”。

9、“.....然后根据的计算公式分别计算每个类别的值，然后计算它们的平均值，即宏平均值。其中微平均值平等考虑每个文档，因此它的值将主要受常见类的影响而宏平均值平等对待每个类别，因此它的得分主要受稀有类影响。实验结果比较与评价在展示本文研究的三种聚类算法在语料库上的聚类实验结果语料库上三种算法横向比较平均准确率值文档文档从上图的实验结果对比可得，这三个算法在语料库上的优劣关系是稳定的，它们之间的效果区别体现在它们在不同指标上的得分。从结果来看，基于语义关联的算法表现最优秀，这与算法在前文中提到的先天性不足有直接关系。而且在文档召回率中明显低于前面两种算法，是它的优势所在。以上实验结果来源于资料库现给出在本文的语料库上的实验结果，然后再作实验结果对比。现回顾本文所收集的语料库，是来自于网易新闻的五大类的篇新闻稿类别财经科技旅游体育娱乐文档数合计经过本小组所配置的实验平台下，以测试篇文档为例，得到的实验结果如下这篇文档分别属于科技体育娱乐旅游和财经，每类有两篇。因为在聚类实验中，类簇数值预设为。根据实验结果直观看出，本次聚类迭代数为，其中有两篇文档被地聚类。篇财经的被归到体育类......”。