中国古代哲学有没有形而上学──中国哲学史新探之四

近年来，中国古代辩证法史被写成了朴素辩证法与形而上学的两军对战史。本文对这一体系提出了不同看法。认为形而上学产生于近代，它与辩证法的关系不是对子对战结构，而是替代、复归的正反合结构。中国古代不具备产生形而上学的条件，也不具备形而上学的思维特征，那种认为孔子、孟子、董仲舒是古代形而上学代表人物的传统看法，是不能成立的。结论是，中国古代哲学没有形而上学思维方法。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

产生式与判别式分类方法比较研究

分类是数据挖掘领域研究的热点,产生式与判别式是数据挖掘中两种不同的分类模型。产生式模型具有通用性、灵活性及清晰的分层结构,学习得到的模型很容易满足模型解释要求;判别式模型没有明显的对系统中变量的基本分布建模的企图,仅仅对输入到输出之间映射的最优化感兴趣,可以提供更好的分类性能。从准确率、建模时间及渐进误差等方面对产生式与判别式分类方法进行了分析与比较,为研究人员在分类模型的选择上提供了参考。     

基于ABC-NB的慢性病诊断分类研究

在医疗领域,医生做出有效正确的决策非常重要,为了提高医生诊断的准确性,避免诊断结果受到医生的直觉、潜意识和自身知识不全面等因素的干扰而造成误判。提出了将改进的ABC-NB算法应用于慢性病诊断领域,以提高诊断效率,减少误判几率。将基于改进尺度因子的人工蜂群算法应用于慢性病特征的选择,对数据进行降维,剔除冗余、无关的特征,提高收敛速度,增强算法搜索全局最优解的能力。接着将预处理后的数据各特征值进行训练和学习生成贝叶斯分类器,构建预测模型。预测模块将诊断结果显示出来供医护人员参考,辅助进行诊断和决策。实验表明该模型具有很好的柔性和鲁棒性,能够稳定的计算出慢性病的概率,有效的辅助医护人员进行诊断。     

一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型

本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。     

基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

从《荷花淀》看孙犁短篇小说的艺术特色

孙犁先生的短篇小说以富有感情的笔触揭示人物和生活的美，揭示劳动和战争的诗意。作品情景交融，意境优美，语言朴素简洁、真实自然。形成清新隽永，散文诗式的小说独特风格。     

基于水平集方法的肿瘤图像识别

图像处理在计算机辅助医疗诊断系统中有着广泛的应用,本文在水平集方法的基础上,提出了一种肿瘤图像识别方法。首先,采用改进的水平集方法对肿瘤图像进行分割,获得肿瘤轮廓特征;其次,提取肿瘤的轮廓特征参数,对贝叶斯分类器进行训练,然后用训练的分类集进行肿瘤良恶性分类识别。通过对CT图像的肝脏肿瘤进行良恶性诊断,显示所开发的计算机辅助诊断系统是有效的。     

论中国比较文学模式

亘古以来，中国古代文学比较研究就具有了朴素辩证法的特质。这种特质主要表现在古代文学比较观和比较法之中。而受古代文学比较观和比较法的制约，中国古代文学比较研究的主要模式，是多线性模式。