基于近邻传播模型从图书目录中学习层次结构的方法

    公开(公告)号:CN104699666B

    公开(公告)日:2017-09-01

    申请号:CN201510050439.X

    申请日:2015-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于近邻传播模型从图书目录中学习层次结构的方法。学习结构化数据已经成为了很多领域中非常重要的问题,例如文档及web数据挖掘,生物信息学,图书分析等。学习这种复杂结构的一种方法是将其分解为小的、不完全的而且带有噪声的结构化碎片。本发明从图书的目录出发,首先对图书目录进行预处理,接着通过增加结构和语义相似度来对学习得到的层次结构进行约束,并利用结构化信息拓展了近邻传播模型,使其能够将一组原有的碎片信息整合成一致的,更大的层次主题。本发明利用图书目录这种高可靠性,低噪声的数据构建出来的层次结构比现有的方法有着更高的准确度和更低的冲突性。

    基于近邻传播模型从图书目录中学习层次结构的方法

    公开(公告)号:CN104699666A

    公开(公告)日:2015-06-10

    申请号:CN201510050439.X

    申请日:2015-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于近邻传播模型从图书目录中学习层次结构的方法。学习结构化数据已经成为了很多领域中非常重要的问题,例如文档及web数据挖掘,生物信息学,图书分析等。学习这种复杂结构的一种方法是将其分解为小的、不完全的而且带有噪声的结构化碎片。本发明从图书的目录出发,首先对图书目录进行预处理,接着通过增加结构和语义相似度来对学习得到的层次结构进行约束,并利用结构化信息拓展了近邻传播模型,使其能够将一组原有的碎片信息整合成一致的,更大的层次主题。本发明利用图书目录这种高可靠性,低噪声的数据构建出来的层次结构比现有的方法有着更高的准确度和更低的冲突性。

    利用三次风浓缩再燃降低NOx排放装置

    公开(公告)号:CN2539908Y

    公开(公告)日:2003-03-12

    申请号:CN02216516.9

    申请日:2002-03-29

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种利用三次风浓缩再燃降低NOx排放装置。它依次设有三次风管(1)、分叉管(2)、调节挡板(3),再分成二路,一路依次与低阻布袋式浓缩器(4)、稀相上三次风管(5)、锅炉炉膛再燃区(8)上方相接,另一路经文丘里管(10)与锅炉炉膛再燃区(8)下方、主燃区(9)上方相接,上二次风风管(6)与锅炉炉膛燃烬区(7)上方相接。本实用新型能降低NOx排放量50%左右,且三次风浓缩后再燃降低了飞灰含炭量,提高燃烧效率。且该装置改造费用低。

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