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硕士论文自动分类结果的分析

时间:2019-01-22 08:42 来源:未知作者:发表吧编辑点击: 次

硕士论文自动分类结果的分析有以下几点

由于多媒体应用技术与计算机图形图像处理、计算机决策支持系统与人工智能等容易混淆，所以分类结果存在一定偏差。

代写论文指出，为帮助某高校计算机学院了解本单位研究生的科研情况、学科特色，实现本单位硕士论文自动分类入库等问题。结合该校计算机专业硕士研究生培养方案的11个研究方向，整合成8个方向，将所收集的数据重新打标，重新训练和测试，得到新的分类模型的，用来对02级至06级的450篇硕士论文重新进行自动分类。将各方向用代码表示如下:0-多媒体;1-计算机网络;2-嵌入式系统及应用;3-人工智能;4-软件理论及应用;5-信息安全;6-信息系统;7-计算机模拟。

该校硕士生的研究方向主要集中在计算机网络和人工智能2个方向，同时也有部分研究生参与多媒体和软件理论及应用方向，而嵌入式系统及应用、信息系统和计算机模拟3个方向参与的研究生较少。

从计算机专业参与“计算机网络”和“人工智能”研究方向的研究生人数可以看出，该校计算机专业的学科特色在于计算机网络和人工智能，由此证明该校计算机专业科研结构合理，十分重视计算机网络应用研究和计算机人工智能基础理论研究，将应用型研究与理论型研究结合，合理搭配，形成了一个较强的科研梯队。

代写论文说，本文通过对大量计算机专业硕士论文的摘要和关键词进行文本数据挖掘，实现硕士论文的自动分类，并做出相关统计，供科学研究者和管理者参考，了解本单位某些方向到底有多少人在研究，本单位的学科特色在哪里等，甚至有助于实现本学科科研成果自动分类入库，便于管理者更好把握学科前进的方向和脉搏。但有以下因素制约了研究的精确度:1环同研究方向的知识交叉问题;2擞据打标表明，蚂蚁样本交换概念的引入对于人工蚂蚁的确有不错的效果，可以有效地避免过早陷入局部陷阱，进而更快速地找出更好的聚类分组。

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