科学的规划

特征选择（FS）是文本分类问题的基本任务。文本功能选择旨在使用最相关的功能表示文档。此过程可以减小数据集的大小，并提高机器学习算法的性能。许多研究人员专注于详细阐述有效的FS技术。但是，大多数提出的方法都是评估小型数据集并使用单个机器进行验证。由于文本数据维度变高，必须改进传统的FS方法并并行化以处理文本大数据。本文提出了一种基于互信息（MI）方法的特征选择的分布式方法，其广泛应用于模式识别和机器学习。MI的缺点是它在选择特征期间忽略术语的频率。该提议基于术语频率和相互信息技术来提高分布式FS方法，即最大术语频率 - 互相信息（MTF-MI），以提高所选功能的质量。使用MapReduce编程模型在Hadoop上实现了所提出的方法。 The effectiveness of MTF-MI is demonstrated through several text classification experiments using the multinomial Naïve Bayes classifier on three datasets. Through a series of tests, the results reveal that the proposed MTF-MI method improves the classification results compared with four state-of-the-art methods in terms of macro-F1 and micro-F1 measures.

现有的灰色关系聚类方法在应用多维序列的应用中具有限制，并且不能直接计算不等长度序列之间的灰色相关度。本文通过将多维动态DTW距离引入现有的3D灰色关系模型，提出了一种可以应用于多维数据的新型灰色关系分析模型，其基于DTW距离。该模型不需要数据点的一对一对应关系，而是通过计算序列之间的最短距离来评估其几何曲线的相似性。另外，由于实现了传统的灰色相关聚类方法，因此该方法首先从观察序列提取参考序列，然后通过计算每个序列和参考序列之间的灰色相关程度来计算观察对象之间的相似度，因此每个对象只需要计算一次。实验结果表明，基于DTW距离的多维灰色相关度和以多维数据为导向的灰色关系簇模型比其他现有方法更准确。最后，使用多维数据的灰色关系聚类方法来分析时间约束下的多目标人力资源灰色关系聚类模型，验证了模型的有效性。

在该研究中，在基于动态目标重建的研究中开发了一种合成孔径雷达（SAR）目标分类方法。根据SAR方位角灵敏度，重建测试样品的真正有用的训练样品是具有接近方位角和相同标签的测试样本。因此，所提出的方法在局部训练样本的局部训练样本中执行的局部字典上的测试样本的线性呈现线性呈现。通过适当地调整方位角相关约束，可以通过不同的训练样本的不同水平重建测试样品。在分类阶段期间，通过线性融合组合来自不同水平的重建误差向量，并且基于融合误差确定测试样品的标签。在移动和静止目标采集和识别（MSTAR）数据集上设置实验条件，以评估所提出的方法。结果证实了该方法的有效性。

随着信息技术的快速发展，多媒体技术和传统制度系统的整合正在增加。然而，目前，中国高等教育体系的建立和建设并不成比例，该功能模糊不清，通信效率不高。这种现象的原因是，传统的高等教育管理系统已经无法满足信息社会的需求和信息整合，无法满足对高等教育的日益增长的需求。因此，基于上述原因，这是非常重要的，并且具有长期的战略意义，以及时合理地基于当今互联网多媒体技术的基于当今互联网多媒体技术的高效方便的高等教育管理系统。本文分析了高等教育管理系统的现状及出现的问题，并提出了基于互联网多媒体技术创新的三维综合管理系统。与此同时，旨在迫切需要当前终身的高等教育教育，建立了一个合理的高等教育转移系统，专注于解决不平衡比例，模棱两可功能和低通信效率的现象。在本文的最后实际部分，给出了三维综合教育系统的系统模型和对教育转移的相应实际解决方案。在讨论之后，它具有实际的应用价值。研究结果表明了拟议研究的有效性。

3D点云的音量计算广泛用于工程和应用。现有方法具有大错误或耗时。本文侧重于煤测量。基于从点云产生的三角形网格，每个三角形向下投射到基本平面以形成体素。我们通过整体方法衍生体素的计算公式，其比将体素分解成四边体的方法和比切片方法更准确的方法更有效。此外，本文提出了DELAUNAIN三角测量驱动的体积计算（DTVC）方法。DTVC不保留Delaunay三角形，但直接计算三角测量过程中的音量。它可以节省内存和运行时间。实验结果表明，DTVC在误差和效率之间取得了良好的平衡。

季风雨后的洪水是巴基斯坦经常发生的灾害，影响着数百万人的生活。人类生命丧失，农业经济遭到破坏，牲畜、房屋、水果农场和农作物损失，而这些是旁遮普成千上万人的主要生计。每年季风季节都有大雨，由于全球变暖，北方冰川的积雪迅速融化;这些因素随后导致了洪水。还有一些人因水传播疾病和蛇咬而丧生。洪水监测可以及早发现洪水并计算其强度，从而减少人员伤亡和经济损失。由于缺乏对高危地区、洪水强度、速度和方向的及时、实时、真实的信息，造成了大部分人员伤亡。必威2490因此，本文提出的方法主要是对洪水监测感知器的安全性和活动性进行形式化建模和验证。每个洪水传感器有几个传感器。它需要从洪水感知者、观察者和环境预报三个方面进行信息收集。 This information is processed to determine the flood intensity level. We have developed a CP-Nets’ formal model and model-checked it. We have verified the safety and liveness properties of correctness by exhaustive verification of the system using model-based proof obligations (Event-B method using Rodin). Our objective in this research is to propose a correct, reliable, and efficient flood warning, monitoring, and rescue (WMR) SoS based on formal methods. We have used formal modeling and model-checking based on state-of-the-art hierarchical CP-Nets supported by exhaustive formal proof obligations of Event-B.