TÌM KIẾM CHUYÊN GIA VỚI GIẢI THUẬT MÁY HỌC C4.4-KNN

Trong bài viết này chúng tôi đưa ra hướng tiếp cận học xếp hạng cho vấn đề tìm kiếm chuyên gia. Cơ sở dữ liệu chuyên gia được tạo ra từ các tóm tắt bài báo của các chuyên gia trong những năm gần đây. Sau khi tiền xử lý và biểu diễn theo mô hình túi từ. Chúng tôi đã đề xuất tiếp cận học xếp hạng C4.4-kNN dựa trên cây quyết định C4.4 kết hợp với thuật toán k láng giềng kNN có sử dụng phản hồi kết quả của người dùng. Kết quả thực nghiệm từ 87 chuyên gia của hội đồng xét duyệt bài báo của hội thảo khai mỏ dữ liệu cho thấy cách tiếp cận của chúng tôi C4.4-kNN tìm được các chuyên gia để xét duyệt bài báo phù hợp hơn so với chỉ sử dụng giải thuật kNN. Chúng tôi cũng thử nghiệm trên mô hình RF-C4.4-kNN dựa trên rừng cây quyết định C4.4 và kNN cho kết quả tốt hơn so với chỉ sử dụng một cây quyết định như C4.4-kNN

PHÂN LOẠI THƯ RÁC VỚI GIẢI THUẬT BOOSTING CÂY QUYẾT ĐỊNH NGẪU NHIÊN XIÊN PHÂN ĐƠN GIẢN

Trong bài viết này chúng tôi đưa ra hướng tiếp cận học tự động để phát hiện thư rác với giải thuật Boosting cây quyết định ngẫu nhiên xiên phân đơn giản (Boosting of Random Oblique Decision Stump). Để thực hiện, đầu tiên phải tạo ra tập dữ liệu gồm một bộ sưu tập các thư rác và thư không phải là thư rác. Kế tiếp thực hiện tiền xử lý dữ liệu, bao gồm các bước phân tích từ vựng, chọn tập hợp từ hữu dụng để phân loại thư rác, xây dựng mô hình túi từ. Bước tiền xử lý sinh ra tập dữ liệu có số chiều rất lớn, chúng tôi đề nghị giải thuật mới có tên là Boosting cây quyết định ngẫu nhiên xiên phân đơn giản cho phép phân lớp hiệu quả tập dữ liệu này. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực thu thập từ 1143 thư rác và 778 thư không phải thư rác cho thấy giải thuật do chúng tôi đề nghị phân lớp chính xác hơn so với giải thuật SVM và Naùve Bayes qua các tiêu chí so sánh như Accuracy, F1-Measure, Precision, TP Rate và TN Rate

Điều chế vật liệu nano SiO2 cấu trúc xốp từ tro trấu để hấp phụ xanh metylen trong nước

Mesoporous silica nanoparticles was extracted successfully from rice straw ash (RSA) by using sodium hydroxide solution to produce a sodium silicate solution and then precipitated by adding HCl solution until the pH value about 3. The prepared products were characterized by EDX, XRD, SEM, TEM, FT-IR and BET methods. It was found that the optimal synthesis conditions for the preparation of SiO2 nanoparticles in the weight ratio RSA/NaOH = 1/2.4, respectively and products were calcined at 550oC in 2h. In this condition the obtained SiO2 powders were monoclinic crystal system, mesoporous structure and large specific surface area (258.3 m2/g). Moreover, the performance of nanosized SiO2 powders was tested by the adsorption of methylene blue in a batch system under different adsorbent dosage, different initial dye concentrations and different pH values. The results show that the maximum adsorption capacity was 20.41 mg.g-1 and a high pH is favorable for adsorption. Further, equilibrium isotherms of the adsorption of methylene blue on SiO2 fit well to both the Langmuir model and Freundlich model

Việt Nam tân từ điển minh họa

1538 tr. ; 22 cm

Bách khoa khoa học : dành cho học sinh trung học

474 tr.; 16 cm