2.5gbs光纖通信系統(tǒng)的時(shí)鐘與數(shù)據(jù)恢復(fù)電路的設(shè)計(jì)

1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈f - ] j k 學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動(dòng)規(guī)范( 試行) 》。另外，該學(xué)位論文為( ) 課題( 組)的研究成果，獲得( ) 課題( 組) 經(jīng)費(fèi)或?qū)嶒?yàn)室的資助，在( ) 實(shí)驗(yàn)室完成。( 請(qǐng)?jiān)谝陨侠ㄌ?hào)內(nèi)填寫課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒?yàn)室名稱，未有此項(xiàng)聲明內(nèi)容的，可以不

2、作特別聲明。)聲明人( 簽名) ：專鈕礅蜀謝忤S 月似日摘要摘要隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和日益普及，文本信息呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。文本分類作為管理大量信息的重要技術(shù)，能有效地解決信息混雜的難題，同時(shí)能夠讓用戶更準(zhǔn)確地檢索信息，在信息過濾與檢索、郵件分類和話題跟蹤等方面有很高的應(yīng)用價(jià)值，是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱點(diǎn)技術(shù)。本文以提高K N N 分類器性能為主要目標(biāo)，簡(jiǎn)要闡述文本分類定義、文本預(yù)處理、特征選擇、特征加權(quán)、分類方法和分類性能評(píng)估等，并且針對(duì)特征

3、選擇、特征加權(quán)、分類方法進(jìn)行了深入研究并加以改進(jìn)。( 1 ) 提出了基于蟻群優(yōu)化算法的特征選擇。通過設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)、轉(zhuǎn)移規(guī)則和信息素更新等，可以有效排除關(guān)聯(lián)特征和冗余特征，降低計(jì)算的空間與時(shí)間，提高計(jì)算精度，從而提高分類性能。( 2 ) 結(jié)合T F - R F I D F 對(duì)有監(jiān)督特征加權(quán)進(jìn)行改進(jìn)。在有監(jiān)督特征加權(quán)方法T F ．R F 的基礎(chǔ)上，將相關(guān)性頻率( R F ) 和逆文檔頻率( I D F ) 結(jié)合，提出T F - R F I

4、 D F特征加權(quán)法，更好地利用了樣本分布和類別先驗(yàn)信息，從而提高文本分類的性能。( 3 ) 結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)K N N 分類算法進(jìn)行改進(jìn)。該方法利用A 研o r i 算法針對(duì)不同類別的訓(xùn)練樣本提取每個(gè)類別的頻繁特征集及其關(guān)聯(lián)的文本，為未知類別的文本確定適當(dāng)?shù)慕彅?shù)k ，根據(jù)近鄰的類別確定未知文本的類別。改進(jìn)后的方法能夠較好地確定k 值，并且能降低時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)表明，三個(gè)針對(duì)文本分類的算法改進(jìn)都能提高分類正確率，表明了算法的有效性。關(guān)鍵詞