事故原因分类参考文本
事故原因分类参考文本
In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each
Link To Achieve Risk Control And Planning
某某管理中心
XX年XX月
事故原因分类参考文本
使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。
1．按《职工伤亡事故调查分析规则》分类
（1）安全防护装置缺少或缺陷。
（2）设备、设施、工具、附件有缺陷。
（3）个人防护用品、用具缺少或缺陷。
（4）生产施工场地环境不良。
（5）没有安全操作规程或不健全。
（6）劳动组织不合理。
（7）对现场工作缺乏检查或指导有误。
（8）技术上或设计上有缺陷。
（9）教育培训不够或未经培训，缺乏或不懂安全知
识。
（10）没有或不认真实施事故防范措施，对事故隐患
整改不力。
（11）违反操作规程或劳动纪律。
（12）其他。
其中1~4项为生产环境、设备因素，5~12项为管理和人的不安全行为。
2．按原因分类
（1）直接原因指导致事故发生的直接原因。其中包括机械、物质或环境的不安全状态和人的某些不安全行为。不安全状态有：⒈安全防护装置缺少或有缺陷；⒉设备、设施、工具、附件有缺陷；⒊个人防护用品缺少或有缺陷；⒋作业现场环境不良；⒌其他。而人的不安全行为有13种：⑴操作错误；⑵人为造成安全装置失效；⑶使用不安全设备；⑷手代替工具操作；⑸物体存放不当；⑹冒险进入危险场所；⑺攀坐不安全位置；⑻在起吊物下作业、停留；⑼机器运转时加油、修理、检查、调整、焊
接、清扫等工作；⑽有分散注意力行为；⑾在必须使用个人防护用品、用具的作业场合中，忽视其使用；⑿不安全装束；⒀对易燃、易爆危险品处理错误。人的13种不安全行为一般统称“违反操作规程或劳动纪律”。所以，认真执行工艺、劳动纪律是杜绝事故的关键。
（2）间接原因由于直接原因继发导致事故发生的原因。在人的不安全行为中的⑸~⑽项均属间接原因。
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高中化学《物质的分类》教案8新人教版必修
第二章第一课时“第一节物质的分类”教案 【教学目标】 1．体验进行分类的目的及意义。 2．学会根据物质的组成和性质对物质进行分类。 【教学重点】 分类法的意义及常见化学物质及其变化的分类方法 【教学方法】 讨论、讲授 【教学过程设计】 【情景引入】 若要到“万福”商场买一部复读机，你如何以最快的速度找到它？ 【思考与交流】 请根据以往的生活经验和社会知识，列举一些应用分类法的例子。【师生交流】 分类法在日常生活中的应用是非常普遍的，我们应该善于发现和学会使用，以提高我们工作和学习的效率。 【学生活动】 组织学生对八支笔进行分类活动 分类并没有唯一性，它会根据分类的标准不同而不同。 【点评】当分类的标准确定之后，同类中的事物在某些方面的相似性可以帮助我们做到举一反三；对于不同类的事物的了解我们有可能做到由此及彼。所以分类的方法是一种非常简单易行的科学方法，分类法的应用也是非常普遍的。 【过渡】 其实分类方法不但在生活和工作中经常碰到，在化学学习过程中也普遍存在， 一、简单分类法及其应用 【学生活动】案例1、连线： 【师生交流】 通过这个活动，可以看出对于Na2CO3如果从阳离子来看，可以与Na2SO4一起分为硫酸盐。若从阴离子的角度来看可以与K2CO3一起分为碳酸盐。因此可以说， 【点评】 一种分类方法所依据的标准有一定局限，所能提供的信息少，人们在认识事物时往往需要采用多种分类方法来弥补单一分类方法的不足。1、交叉分类法 【学生活动】 案例2、对下列化学反应进行分类： （1）硫在氧气里燃烧 （2）红磷在氧气里燃烧 （3）铁丝在氧气里燃烧 （4）铝箔在氧气里燃烧
（5）蜡烛在氧气里燃烧 案例3、见课本P21，图2-32、树状分类法 【点评】：树状分类法可以让我们把同类事物进行再分 【实践活动】 按照物质的组成和性质，对纯净物进行分类，仿照P21图2-3作出树状分类图，然后选择下列合适的物质填在物质类别上。 O2， Cu，H2SO4， Ba(OH)2，KNO3， CO2，空气，含镁60%的MgO 【小结】 在学习了分类的方法以后，大家就要学会对以前和将要学的化学知识进行及时的归纳和整理，学会对物质及其变化进行分类，并通过对各类物质的代表物质的研究来了解这类物质的性质，从而提高我们化学学习的效率。 【练习】 【课后作业】 1、通过查找资料或与同学合作，为石油加工后的产物或用途制作一张树状分类图或交叉分类图。 2、某学校要举行田径运动会，有高一、高二、高三3个年级的男生、女生参加，请你画出以高一男子组、高一女子组……的方法分组的树状分类图。 3、填表： 【课后阅读材料】“白马非马”的故事 【原文】公孙龙是战国时期平原君的食客。一天，他牵一匹白马出关被阻，公孙龙便以白马非马的命题与之辩论，守关的人辩不过他，公孙龙就牵着马出关去了。（或说，他还是不得出关。）公孙龙说，白马为非马者，言白所以名色，言马所以名形也；色非形，形非色也。夫言色则形不当与，言形则色不宜从，今合以为物，非也。如求白马于厩中，无有，而有骊色之马，然不可以应有白马也。不可以应有白马，则所求之马亡矣；亡则白马竟非马。 【大致意思】公孙龙是战国时期平原君的食客。据说，公孙龙有一次骑马过关，把关的人对他说：“法令规定马不许过。”公孙龙回答说：“我骑的是白马，白马不是马，这可是两回事啊。”公孙龙的“白马”有没有过关，我们不得而知。从常人的观点来看，守关的兵士八成认为公孙龙是在诡辩。 【评论】 冯友兰（我国著名新理学家、哲学家）认为《公孙龙子》里的《白马论》对“白马非马”进行了三点论证： 一是强调“马”、“白”、“白马”的内涵不同。“马”的内涵是一种动物，“白”的内涵是一种颜色，“白马”的内涵是一种动物加一种颜色。三者内涵各不相同，所以白马非马。 二是强调“马”、“白马”的外延的不同。“马”的外延包括一切马，不管其颜色的区别；“白马”的外延只包括白马，有颜色区别。外延不同，所以白马非马。三是强调“马”这个共相与“白马”这个共相的不同。马的共相，是一切马的本质属性，它不包涵颜色，仅只是“马作为马”。共性不同，“马作为马”与“白马作为白马”不同。所以白马非马。
人教版七年级上册常见立体图形的分类.docx
专训1 常见立体图形的分类 名师点金：立体图形就是各部分不都在同一平面内的几何图形，常见的立体图形有柱体(圆柱、棱柱)、锥体(圆锥、棱锥)、台体(圆台、棱台)(以后将学)和球体(球)四类． 按柱、锥、球分类 1．下列各组图形中，都为柱体的是( ) A B C D 2．在如图所示的图形中，是圆柱的有________，是棱柱的有________．(填序号) (第2题) 3．(1)把如图所示的立体图形按特征分类，并说明分类标准． (2)图中③与⑥各有什么特征？有哪些相同点和不同点？ (第3题) 按有无曲面分类 4．下列几何体中，表面都是平面的是( ) A．圆锥B．圆柱C．棱柱D．球体 5．把一个三角尺绕任意一条边所在直线旋转一周得到一个几何体，则这个几何体________曲面．(填“有”或“无”) 6．如图，按组成的面来分类，至少有一个面是平面的图形有________，至少有一个面是曲面的图形有__________．(填序号)
(第6题) 7．将如图所示的图形按有无曲面分类． (第7题) 8．观察如图所示的圆柱和棱柱，回答下列问题： (1)棱柱和圆柱各由几个面组成？它们都是平面吗？ (2)圆柱的侧面与底面相交成几条线？它们都是直的吗？ (3)这个棱柱有几条棱，几个顶点，经过每个顶点有几条棱？ (第8题) 答案 1．C 2．④；①③⑥ 3．解：(1)按柱体、锥体、球体分：①③⑤⑥⑦为柱体；④⑧为锥体；②为球体． (2)③是圆柱，圆柱的上、下底面都是圆，侧面是一个曲面；⑥是五棱柱，上、下底面是形状、大小相同的五边形，侧面是5个长方形，侧面的个数与底面边数相等． 相同点：两者都有两个底面． 不同点：圆柱的底面是圆，五棱柱的底面是五边形；圆柱的侧面是一个曲面，五棱柱的侧面由5个长方形组成． 点拨：(1)答案不唯一． 4．C 5.有 6．①③④⑤⑥；②③④⑥ 7．解：有曲面的是③④⑤；无曲面的是①②⑥⑦. 8．解：(1)圆柱由三个面组成，上、下两个底面是平面，侧面是曲面；棱柱由8个面组成，都是平面． (2)两条，都不是直的． (3)这个棱柱有18条棱，12个顶点，经过每个顶点有3条棱．
基于机器学习的文本分类方法
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
文本分类综述
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
高中化学常见物质的分类
物质的分类 一、单质 按元素组成分为 1.金属单质 K钾、Ca钙、Na纳、Mg镁、Al铝、Zn锌、Fe铁、 Sn锡、Pb铅、Cu铜、Hg汞、Ag银、Pt铂、Au金 2.非金属单质 氢气H2、碳C、氮气N2、氧气O2、臭氧O3、氟气F2、硅Si、磷P、硫S、氯气Cl2、液溴Br2、碘I2、氦气He、氖气Ne、氩气Ar、 二、化合物 1.有机化合物 乙醇、甲烷、乙烷、乙烯、葡萄糖 2.无机化合物 三、氧化物 （1）按元素组成分为金属氧化物和非金属氧化物 1.金属氧化物 氧化钠Na2O、过氧化钠Na2O2、氧化钙CaO、氧化镁MgO、氧化铝Al2O3、氧化锌ZnO、氧化铁Fe2O3、氧化亚铁FeO、四氧化三铁Fe3O4、氧化铜CuO、氧化汞HgO、七氧化二锰Mn2O7 2.非金属氧化物 水H2O，过氧化氢H2O2、一氧化碳CO、二氧化碳CO2、一氧化氮NO、五氧化二氮N2O5、二氧化硅SiO2、五氧化二磷P2O5、二氧化硫SO2、三氧化硫SO3 （2）按照性质分为 碱性氧化物 酸性氧化物 不成盐氧化物 两性氧化物 过氧化物 1.碱性氧化物 大部分的金属氧化物为碱性氧化物，但有特例：过氧化钠Na2O2为过氧化物、氧化铝Al2O3为两性氧化物、七氧化二锰Mn2O7为酸性氧化物、四氧化三铁Fe3O4、 碱性氧化物有：氧化钠Na2O、氧化钙CaO、氧化镁MgO、氧化锌ZnO、氧化铁Fe2O3、氧化亚铁FeO、氧化铜CuO、氧化汞HgO、 碱性氧化物一定为金属氧化物，金属氧化物不一定为碱性氧化物 2.酸性氧化物 大部分的非金属氧化物为，但有特例：水H2O，一氧化碳CO、一氧化氮NO不是酸性氧化物，七氧化二锰Mn2O7虽然为金属氧化物但属于酸性氧化物、 非金属氧化物不一定为酸性氧化物 3.不成盐氧化物：一氧化碳CO、一氧化氮NO 4.两性氧化物：氧化铝Al2O3 5.过氧化物：过氧化氢H2O2、过氧化钠Na2O2 四、酸 中学常见的酸： 盐酸HCl、硫酸H2SO4、硝酸HNO3、碳酸H2CO3、磷酸H3PO4、次氯酸HClO、氯酸HClO3、高氯酸HClO4、亚硫酸H2SO3、硅酸H2SiO3、氢硫酸H2S、氢碘酸HI、氢溴酸HBr、氢氟酸HF、乙酸CH3COOH （1）依据组成分为含氧酸和无氧酸 1.含氧酸 硫酸H2SO4、硝酸HNO3、碳酸H2CO3、磷酸H3PO4、次氯酸HClO、氯酸HClO3、高氯酸HClO4、亚硫酸H2SO3、硅酸H2SiO3、乙酸CH3COOH 2.无氧酸
机械制图 基本几何体(一)
教学时数：2 学时 课题：§3-6基本几何体(一) 教学目标： 1、了解基本几何体的分类； 2、掌握基本几何体分类及平面立体的三面投影作法。 教学重点： 基本几何的种类及棱柱体的投影特性。 教学难点： 棱柱体的投影特性和作图方法。 教学方法： 讲授法与演示法相结合。 教具： 模型、挂图、示教板 教学步骤： （复习提问） 1、平面图形的作图方法？ 2、平面图形的投影特性？ （引入新课） 机器上的零件，由于其作用不同而有各种各样的结构形状，不管它们的形状如何复杂，都可以看成是由一些简单的基本几何体组合起来的。 （讲授新课）
§3-6基本几何体 基本几何体的分类 1、平面立体：表面都是由平面所构成的形体。如棱柱、棱锥。 2、曲面立体：表面是由曲面和平面或者全部是由曲面构成的 形体。如圆柱、圆锥、球体。 一、棱柱 1、棱柱的三视图分析 （1）主视图六棱柱的主视图由三个长方形线框组成。中间的长方形线框反映前、后面的实形；左、右两个窄的长方形线框分别为六棱柱其余四个侧面的投影，由于它们不与正面V平行，因此投影不反映实形。顶、底面在主视图上的投影积聚为两条平行于OX轴的直线。 （2）俯视图六棱柱的俯视图为一正方形，反映顶、底面的实形。六个侧面垂直于水平面H，它们的投影都积聚在正六边形的六条边上。 （3）左视图六棱柱的左视图由两个长方形线框组成。这两个长方形线框是六棱柱左边两个侧面的投影，且遮住了右边两个侧面。由于两侧面与侧投影面W面倾斜，因此投影不反映实形。六棱柱的前、后面在左视图上的投影有积聚性，积聚为右边和左边两条直线；上、下两条水平线是六棱柱顶面和底面的投影，积聚为直线。 2、棱柱三视图的画图步骤
文本分类方法研究
毕业论文 题目：文本分类方法研究 姓名：贾云璠 院系：理学院物理系 专业：物理学 年级： 2013级 学号： 201341021 指导教师：郑伟 二〇一七年六月
摘要 近些年来，随着信息技术的发展与应用，互联网上的数据错综复杂，面对如此纷繁复杂的数据，需要借助数据挖掘对数据进行处理来实现对数据的分类，以便查询和搜索，实现数据的最大利用价值。 文本分类在信息处理方面占有重要的作用，到目前为止，有很多种方法：KNN SVM 决策树，以及贝叶斯等算法可以帮助我们快速的对文本进行自动分类，本文主要研究KNN SVM两种方法，在比较这两种分类对中文文本分类的基础之上，分析了K 临近算法和支持向量机的优缺点，因SVM和KNN具有互补的可能性，提出了SVM和KNN组合[1]的算法。实验表明：SVM和KNN有很好的分类效果。 关键词：文本分类，SVM、KNN，线性组合
Abstract In recent years, with the development of information technology and application, the complexity of the data on the Internet in the face of so complicated data, need with the help of data mining, data processing to implement the data classification, in order to query and search, and realize the maximum utilization of the data value. Chinese text classification plays an important role in Chinese information processing, for example, Chinese information retrieval and search engine, KNN SVM decision tree, and the bayesian algorithm can be applied to Chinese text classification, based on the research analysis compares the two kinds of KNN and SVM classification method, and the experimental comparison of the two algorithms of Chinese text classification effect, on the basis of analyzing the K near the advantages and disadvantages of the algorithm and support vector machine (SVM), found that the SVM and KNN has the possibility of complementary, SVM and KNN algorithm of linear combination is presented. Key words: Text classification, SVM, KNN, linear combination
文本分类入门(五)训练Part 2
将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。 再重复一次，所谓样本，也叫训练数据，是由人工进行分类处理过的文档集合，计算机认为这些数据的分类是绝对正确的，可以信赖的（但某些方法也有针对训练数据可能有错误而应对的措施）。接下来的一步便是由计算机来观察这些训练数据的特点，来猜测一个可能的分类规则（这个分类规则也可以叫做分类器，在机器学习的理论著作中也叫做一个“假设”，因为毕竟是对真实分类规则的一个猜测），一旦这个分类满足一些条件，我们就认为这个分类规则大致正确并且足够好了，便成为训练阶段的最终产品——分类器！再遇到新的，计算机没有见过的文档时，便使用这个分类器来判断新文档的类别。 举一个现实中的例子，人们评价一辆车是否是“好车”的时候，可以看作一个分类问题。我们也可以把一辆车的所有特征提取出来转化为向量形式。在这个问题中词典向量可以为： D=（价格，最高时速，外观得分，性价比，稀有程度） 则一辆保时捷的向量表示就可以写成 vp=（200万，320，9.5，3，9） 而一辆丰田花冠则可以写成 vt=（15万，220，6.0，8，3） 找不同的人来评价哪辆车算好车，很可能会得出不同的结论。务实的人认为性价比才是评判的指标，他会认为丰田花冠是好车而保时捷不是；喜欢奢华的有钱人可能以稀有程度来评判，得出相反的结论；喜欢综合考量的人很可能把各项指标都加权考虑之后才下结论。
可见，对同一个分类问题，用同样的表示形式（同样的文档模型），但因为关注数据不同方面的特性而可能得到不同的结论。这种对文档数据不同方面侧重的不同导致了原理和实现方式都不尽相同的多种方法，每种方法也都对文本分类这个问题本身作了一些有利于自身的假设和简化，这些假设又接下来影响着依据这些方法而得到的分类器最终的表现，可谓环环相连，丝丝入扣，冥冥之中自有天意呀（这都什么词儿……）。 比较常见，家喻户晓，常年被评为国家免检产品（？！）的分类算法有一大堆，什么决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等等等等（这张单子还可以继续列下去）。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法 Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有“体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的Rocchio算法不尽考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝
高中化学物质的分类及转化试题经典(1)
高中化学物质的分类及转化试题经典(1) 一、高中化学物质的分类及转化 1．X、Y、Z、W各代表一种物质,若X+Y=Z+W,则X和Y的反应不可能是( ) A．盐和盐的反应B．碱性氧化物和水的反应 C．酸与碱的反应D．酸性氧化物和碱的反应 【答案】B 【解析】 【详解】 A. 盐和盐反应能生成两种新盐，故A正确； B. 碱性氧化物和水的反应生成相应的碱，只生成一种物质，故B错误； C. 酸和碱反应生成盐和水，故C正确； D. 碱和酸性氧化物反应生成盐和水，故D正确; 故选:B. 【点睛】 根据题干提供的信息可以看出此反应为两种物质反应生成两种物质的反应，可以从具体的反应进行完成． 2．在给定条件下，下列选项所示的物质间转化均能实现的是（） A．Fe(s) Fe2O3FeCl3(aq) B．CuO Cu(NO3)2(aq) Cu(NO3)2(s) C．SiO2(s) H2SiO3(s) Na2SiO3(aq) D．N2(g) NH3(g) NO(g) 【答案】D 【解析】 【分析】 【详解】 A．铁与水蒸汽反应生成四氧化三铁，故A不选； B．Cu(NO3)2(aq)加热要水解，产生氢氧化铜和硝酸，硝酸易挥发，水解平衡右移，得不到Cu(NO3)2(s)，故B不选； C．二氧化硅不溶于水也不与水反应，故C不选； D．氮气与氢气合成氨气，氨气催化氧化生成NO，故D选； 故选D。 【点睛】 本题综合考查元素化合物知识，侧重于元素化合物知识的综合理解和运用的考查，注意相关基础知识的积累，易错点C，二氧化硅不溶于水也不与水反应。 3．下列各项操作中不发生先沉淀后溶解现象的是（）
①向饱和碳酸钠溶液中通入过量CO 2②向Fe(OH)3胶体中逐滴滴入过量的H 2SO 4 ③向Ba(NO 3)2溶液中通入过量SO 2④向石灰水中通入过量CO 2 ⑤向硅酸钠溶液中滴入过量的盐酸． A ．①②③ B ．①②⑤ C ．①②③⑤ D ．①③⑤ 【答案】D 【解析】 【分析】 【详解】 ①中发生的反应是Na 2CO 3+CO 2+H 2O=2NaHCO 3，NaHCO 3比Na 2CO 3溶解度小但质量大，且反应中中消耗H 2O ，所以有沉淀析出且不溶解，符合；②向Fe(OH)3胶体中加入H 2SO 4首先发生胶体的聚沉，出现Fe(OH)3沉淀，H 2SO 4过量，Fe(OH)3与H 2SO 4反应而溶解，不符合；③硝酸钡溶液中通入二氧化硫，二氧化硫溶于水生成亚硫酸，酸性溶液中硝酸根离子具有强氧化性，能氧化亚硫酸为硫酸，溶液中生成硫酸钡沉淀，现象是只生成沉淀，③符合；④向澄清石灰水中通入过量的CO 2，先生成碳酸钙沉淀，后沉淀溶解生成碳酸氢钙溶液，反应现象是先沉淀后溶解，不符合；⑤向硅酸钠溶液中滴入过量的盐酸，发生反应Na 2SiO 3+2HCl=H 2SiO 3↓+2NaCl ，只生成白色沉淀，符合；答案选D 。 【点睛】 本题考查常见物质的的化学反应与现象。向溶液中加入某物质，先出现沉淀后沉淀溶解的总结如下： （1）向澄清石灰水中通入CO 2(SO 2)至过量。 （2）向Fe(OH)3胶体中加入硫酸至过量 （3）向可溶性铝盐中加入NaOH 溶液至过量 （4）向偏铝酸盐中加入盐酸至过量 4．下列说法正确的是（ ） A ．升高温度能提高活化分子的比例，从而加快反应速率 B ．胶体和溶液的本质区别是有无丁达尔效应 C ．将3FeCl 饱和溶液滴入NaOH 溶液中，可获得3Fe(OH)胶体 D ．2CO 与2SiO 都属于酸性氧化物，都能与水反应生成相应的酸 【答案】A 【解析】 【分析】 【详解】 A ．升高温度单位体积内活化分子总数增大，活化分子百分含量增大，发生有效碰撞的几率增大，反应速率加快，故A 正确； B ．胶体和溶液的本质区别是分散质粒子的直径大小不同，胶体能产生丁达尔效应，溶液不能，可用丁达尔效应区分二者，但丁达尔效应不是本质区别，故B 错误； C ．将3FeCl 饱和溶液滴入NaOH 溶液中，获得3Fe(OH)沉淀，制备3Fe(OH)胶体应将饱和
专项训练1 常见立体图形的分类
专项训练1常见立体图形的分类 方法指导：立体图形就是各部分不都在同一平面内的几何图形，常见的立体图形有柱体(圆柱、棱柱)、锥体(圆锥、棱锥)、台体(圆台、棱台)(以后将学)和球体(球)四类． 按柱、锥、球分类 1．下列各组图形中，都为柱体的是() A B C D 2．在如图所示的图形中，是圆柱的有________，是棱柱的有________．(填序号) (第2题) 3．(1)把图中的立体图形按特征分类，并说明分类标准； (2)图中③与⑥各有什么特征？有哪些相同点和不同点？ (第3题)
按有无曲面分类 4．下列几何体中，表面都是平面的是() A．圆锥B．圆柱C．棱柱D．球体 5．把一个三角尺绕任意一条边所在直线旋转一周得到一个几何体，则这个几何体________曲面．(填“有”或“无”) 6．如图，按组成的面来分类，至少有一个面是平面的图形有________，至少有一个面是曲面的图形有__________．(填序号) (第6题) 7．将如图所示的图形按有无曲面分类． (第7题)
8．观察如图所示的圆柱和棱柱，回答下列问题： (1)棱柱和圆柱各由几个面组成？它们都是平面吗？ (2)圆柱的侧面与底面相交成几条线？它们都是直线吗？ (3)这个棱柱有多少条棱？多少个顶点？经过每个顶点有几条棱？ (第8题)
参考答案 1．C 2.④；①③⑥ 3．解：(1)按柱体、锥体、球体分：①③⑤⑥⑦为柱体；④⑧为锥体；②为球体． (2)③是圆柱，圆柱的上、下底面都是圆，侧面是一个曲面；⑥是五棱柱，上、下底面是形状、大小相同的五边形，侧面是5个长方形，侧面的个数与底面边数相等． 相同点：两者都有两个底面． 不同点：圆柱的底面是圆，五棱柱的底面是五边形；圆柱的侧面是一个曲面，五棱柱的侧面由5个长方形组成． 注：(1)中分类标准不唯一． 4．C 5.有 6．①③④⑤⑥；②③④⑥ 7．解：有曲面的是③④⑤；无曲面的是①②⑥⑦. 8．解：(1)圆柱由三个面组成，上、下两个底面是平面，侧面是曲面；棱柱由8个面组成，都是平面． (2)两条，不是直线． (3)这个棱柱有18条棱，12个顶点，经过每个顶点有3条棱．
文本分类入门(八)中英文文本分类的异同
从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。
高中化学物质的分类汇总
高中化学物质的分类汇总 高中化学物质的分类知识点总结 1、物质的组成、性质和分类： （一）掌握基本概念 1. 分子 分子是能够独立存在并保持物质化学性质的一种微粒。 （1）分子同原子、离子一样是构成物质的基本微粒。 （2）按组成分子的原子个数可分为： 单原子分子：Ne 、C、 He 、Kr…… 双原子分子：H2 、O2、HCl、No…… 多原子分子：H2O、P4 、C6H12O6…… 2. 原子 原子是化学变化中的最小微粒，确切的说，化学反应中原子核不变，只有核外电子发生变化。 （1）原子是组成某些物质（如金刚石、晶体硅、二氧化硅等原子晶体）和分子的基本微粒。 （2）原子是由原子核（中子、质子）和核外电子组成的。 3. 离子 离子是指带电荷的原子或原子团。 （1）离子可分为阳离子和阴离子 阳离子：Li+、Na+、H+、NH4+…… 阴离子：Cl-、O2-、OH-、SO4-…… （2）存在离子的物质： ①离子化合物中：NaCl、CaCl2、CaSo4…… ②电解质溶液中：盐酸、氯化钠溶液中…… ③金属晶体中：钠、铁、钾、铜…… 4. 元素 元素是具有相同核电荷数的（即质子数）的同一类原子的总称。 （1）元素与物质、分子、原子的区别与联系;物质是由元素组成的（宏观看）；物质是由原子、分子、或离子构成的（微观看）。 （2）某些元素可以形成不同的单质（性质、结构不同）同素异形体。（3）各元素在地壳中质量分数各不相同，占前五位的是：O、Si、Al、
Fe、Ga。 5. 同位素 同位素指同一元素不同核素之间互称同位素，即具有相同质子数不同中子数的同一类原子互称为同位素。如氢（H）有三种同位素：11H、 21H、31H(氕、氘、氚）。 6. 核素 核素是具有特定质量数、原子序数和核能态，而且其寿命足以被观察的一类原子。 （1）同种元素，可以有若干种不同的核素—同位素。 （2）同一种元素的各种核素尽管中子数不同，但他们质子数与电子数相同。核外电子排布相同，因而他们的化学性质几乎相同。 7. 原子团 原子团是指多个原子结合成的集体，在许多反应中，原子团作为一个集体参加反应。原子团有以下几种类型：根（如SO42-、OH-、CH3COO-等）、官能团（有机物分子中能反应物质特殊性质的原子团，如-OH、 -NO2、-COOH等）、游离基（又称自由基、具有不成价电子的原子团，如甲基游离基·CH3）。 8. 基 化合物中具有特殊性质的一部分原子或原子团，或化合物分子中去掉某些原子或原子团后剩下的原子团。 （1）有机物的官能团是决定物质主要性质的基，如醇的羟基（-OH）和羧酸的羧基（-COOH）。 （2）甲烷（CH4）分子中去掉一个氢原子后剩余部分（·CH3）含有未成对的价电子，称为甲基或甲基游离基，也包括单原子的游离基（·Cl）。 基（羟基）：电中性，不能独立存在，只能和其他基或原子团相结合。根（氢氧根）：带负电，能独立存在于溶液或离子化合物中。 9. 物理性质和化学性质 物理性质 （1）概念：（宏观）物质不需要发生化学变化就能表现出的性质。（2）实质：（微观）物质的分子组成和结构没有发生变化时所呈现的性质。 （3）物理性质一般包括：颜色、状态、气味、味道、密度、熔点、沸点、溶解性、导电性、导热性、延展性等。 化学性质
文本分类的常见方法
文本分类的常见方法
文本分类的过程： （1）选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2）选择文本特征。对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。（3）建立文本表示模型。为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4）选择分类方法。文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5）分类结果的评估。目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。
选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 张三说的确实在理。李四买了一张三角桌子。 张三/说/的/确实/在理。 李四/买/了/一张/三角/桌子。 对中文文档进行分词 中文分词系统：盘古、Lucene 张三、在理 李四、三角、桌子 去除停顿词 在理、三角、桌子 特征项提取 评判的标准：信息增益、期望交叉熵 互信息、开放检验 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困
中文文本分类语料
中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.360docs.net/doc/dd17237184.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。
初中化学常见物质的分类
一、初中化学常见物质的分类 1、单质：非惰性气体一般由两个原子组成： F2，O2，H2，Cl2 2、惰性气体：一般由一个原子组成：He，Ne,Ar,Kr,Xe 3、化合物：氢化物居多：H2S，HCl，H3P,HF，HBr，HI 二、初中化学常见物质的颜色 （一）、固体的颜色 1、红色固体：铜，氧化铁 2、绿色固体：碱式碳酸铜 3、蓝色固体：氢氧化铜，硫酸铜晶体 4、紫黑色固体：高锰酸钾 5、淡黄色固体：硫磺 6、无色固体：冰，干冰，金刚石 7、银白色固体：银，铁，镁，铝，汞等金属 8、黑色固体：铁粉，木炭，氧化铜，二氧化锰，四氧化三铁，（碳黑，活性炭） 9、红褐色固体：氢氧化铁 10、白色固体：氯化钠，碳酸钠，氢氧化钠，氢氧化钙，碳酸钙，氧化钙，硫酸铜， 五氧化二磷，氧化镁 （二）、液体的颜色 11、无色液体：水，双氧水 12、蓝色溶液：硫酸铜溶液，氯化铜溶液，硝酸铜溶液 13、浅绿色溶液：硫酸亚铁溶液，氯化亚铁溶液，硝酸亚铁溶液 14、黄色溶液：硫酸铁溶液，氯化铁溶液，硝酸铁溶液 15、紫红色溶液：高锰酸钾溶液 16、紫色溶液：石蕊溶液 （三）、气体的颜色 17、红棕色气体：二氧化氮 18、黄绿色气体：氯气 19、无色气体：氧气，氮气，氢气，二氧化碳，一氧化碳，二氧化硫，氯化氢等气体。 三、初中化学敞口置于空气中质量改变的 （一）质量增加的 1、由于吸水而增加的：氢氧化钠固体，氯化钙，氯化镁，浓硫酸； 2、由于跟水反应而增加的：氧化钙、氧化钡、氧化钾、氧化钠，硫酸铜； 3、由于跟二氧化碳反应而增加的：氢氧化钠，氢氧化钾，氢氧化钡，氢氧化钙；（二）质量减少的 1、由于挥发而减少的：浓盐酸，浓硝酸，酒精，汽油，浓氨水； 2、由于风化而减少的：碳酸钠晶体。 四、初中化学物质的检验 （一）、气体的检验 1、氧气：带火星的木条放入瓶中，若木条复燃，则是氧气．
人工智能的文本分类方法简述
人工智能的文本分类方法简述 摘要：本文阐述了一些基本的文本分类的方法，以及一些改进的文本文类的方法，并包含了一些文本分类的实际应用。其中着重阐述了贝叶斯分类以及一些其他的的文本分类方法。最后提出了现在文本分类方法中存在的一些问题。 关键词：文本分类；贝叶斯方法；数据挖掘；分类算法。 0 引言 文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本内容(自动) 确定文本类别的过程。20世纪90年代以前,占主导地位的文本分类方法一直是基于知识工程的分类方法, 即由专业人员手工进行分类。目前在国内也已经开始对中文文本分类方法进行研究, 相比于英文文本分类, 中文文本分类的一个重要的差别在于预处理阶段: 中文文本的读取需要分词, 不像英文文本的单词那样有空格来区分。从简单的查词典的方法, 到后来的基于统计语言模型的分词方法, 中文分词的技术已趋于成熟。并在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、分类新闻组、文本过滤、单词语义辨析以及文档的组织和管理等多个领域得到了初步的应用。 人工智能的基本方法就是对人类智能活动的仿真。小样本数据可以看作是一种先验知识不完全的数据集。人类在处理类似的决策问题时,通常采用的策略为: 1,利用多专家决策来提高决策的可信度; 2,专家的决策技能在决策的过程中可以得到不断的增强,即专家具有学习功能; 3,在专家的技能得到增强的基础上,再进行决策可以提高决策的正确性。 这种方法同样适用于小样本数据的分类识别。通过对上述方法的仿真,本文提出了智能分类器,它不仅可以对未知样本进行分类,同时它还具有多专家决策、预分类和学习功能。 1 分类的基本概念 分类就是根据数据集的特点找出类别的概念描述, 这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述,并使用这种类的描述对未来的测试数据进行分类。 分类的过程一般分为两个步骤:第一步, 通过已知数据集建立概念描述模型; 第二步, 就是利用所获得的模型进行分类操作。 对各种分类方法的评估可以根据以下几条标准进行: 1)预测准确率,指模型能够正确预测未知数据类别的能力; 2)速度,指构造和使用模型时的计算效率; 3) 鲁棒性,指在数据带有噪声或有数据遗失的情况下,模型仍能进行正确预测的能力; 4) 可扩展性, 指对处理大量数据并构造相应有效模型的能力; 5) 易理解性, 指所获模型提供的可理解程度。 2 常用的分类算法