应用分类(精选12篇)
应用分类 篇1
自2010 年10 月25 日, 欧洲专利局 (EPO) 和美国专利商标局 (USPTO) 签署协议, 正式启动联合专利分类项目 (Cooperative Patent Classification, 简称CPC) 以来, CPC分类表经过多次修订, 日臻完善, 并将逐步取代ECLA分类和UC分类, 成为世界主要专利机构使用的分类体系。对CPC分类体系的研究和使用, 也大大增加了专利检索的效率, 成为专利检索和专利分类的研究热点。
对于专利文献中涉及的技术主题, 一般从功能分类和应用分类考虑, 给出相应的分类位置。功能分类是指与物的本质属性或功能相关, 不专门适于在某一领域内应用。应用分类位置则包括专门适用于某一特定用途或目的的物, 某物的特殊用途和应用以及把某物加入到一个大的系统中。当按照以上定义不能明确确定按照功能分类还是应用分类时, IPC使用指南规定:如果提到了某种特定的应用, 但没有明确披露或确定, 则按照功能分类;如果技术主题既与本质属性或功能有关又与特定应用有关, 则既按功能位置分类又按应用位置分类。可见, IPC分类体系总体上倾向于功能分类位置优先的原则。
众所周知, CPC分类体系是以ECLA分类为基础, 同时部分融合了UC分类的实践经验而形成的联合分类体系, 而ECLA则是在IPC基础上的细分。CPC分类原则与IPC存在着一些差别, 因此研究CPC分类体系的分类原则对于正确获得CPC分类位置和利用CPC进行检索有着较强的现实意义。下面, 本文将通过一个实际案例的分类过程, 介绍CPC分类体系对功能分类位置和应用分类位置的处理原则。
案例介绍——一种修补方法
背景技术:燃气轮机的定子叶片, 其中基材40 在长方体形本体41 的上面形成有沿长度方向延伸的突起42。长时间使用后, 突起42 的上面造成磨损, 需要修补磨损的部分 (参见附图1 (a) - (b) ) 。现有技术通过实施堆焊来进行修补, 但由于堆焊而受到的热影响及残余应力的作用, 容易导致定子叶片产生变形。
要解决的技术问题:提供一种修补方法, 对部件进行钎焊时, 可使熔融的钎料留在接合部位, 不会引起部件变形从而避免现有技术中的弊端。
技术方案:不是对磨损的部分实施堆焊来进行修补, 而是通过如下步骤实现:
(1) 将被磨损的突起42 进行切削而形成槽43 (参见图1 (c) ) ;
(2) 将多孔的钎料保持体44 插入基材40 的槽43中 (参见图2 (a) ) ;
(3) 按照与钎料保持体44 的侧面相接的方式将钎料45 载置于本体41 上 (参见图2 (b) ) ;
(4) 加热:钎料45 通过加热而熔融, 且浸渍于钎料保持体44 的孔隙内。熔融的钎料45 的进入并填充于槽43 内的钎料保持体44 和本体41 之间的间隙, 形成新的突起 (参见图2 (c) ) 。
技术效果:避免堆焊引起的热变形。
分类过程
(一) 确定待分类的技术主题
1. 涉及发明信息的技术主题
根据对上述技术方案的理解, 本案例相对于现有技术的贡献在于:不是对定子叶片的磨损的部分实施堆焊来进行修补, 而是通过切削加钎焊的方法来达到修复突起的目的。因此, 从整体上确定发明信息的技术主题是:“用于燃气轮机定子叶片的特定部位——突起的修补方法”。
然后在整体分析的基础上, 进一步分析该案例的具体组成部分是否存在发明信息的技术主题, 本案例的修补方法主要包括:通过切削形成切槽;使用钎焊形成修补等步骤。通过理解发明, 本发明对现有技术的贡献在于:叶片的修补、叶片具体部位 (即突起42) 的修补、通过钎焊修补、切削与钎焊的组合。
2. 涉及附加信息的技术主题
从整个申请文件看, 除去上述涉及发明信息的技术主题外, 还多处提到燃气轮机, 因此“燃气轮机部件的焊接”是涉及附加信息的技术主题。
综上, 最终确定的技术主题如下。
(1) 涉及发明信息的技术主题:a. 用于燃气轮机定子叶片的特定部位-突起的修补方法, b.涉及叶片的修补、c. 叶片具体部位的修补、d. 通过钎焊修补、切削与钎焊的组合。
(2) 涉及附加信息的技术主题:燃气轮机部件的焊接。
(二) 针对待分类的技术主题进行分类
I.发明信息的技术主题:用于燃气轮机定子叶片的特定部位——突起的修补方法
1、选择可能涉及的分类位置
针对上述技术主题“燃气轮机定子叶片的特定部位--突起的修补方法”, 通过粗略阅读分类表, 本领域分类员容易确定F01D是关于汽轮机和叶片的集中分类位置;而钎焊属于焊接的一种, 分类在B23K中;关于组合加工, 则涉及B23P。综上, 初步得到可能涉及的分类位置:F01D、B23K、B23P。
2.分析并选择分类号
(1) 选择大组
如上所述, 可能的分类位置涉及F01D, B23K , B23P。在CPC分类表插入版分别浏览相关位置, 根据F01D, B23K , B23P下各大组的组名进行浏览、本领域分类人员容易将本申请的定位到以下相关的大组:
F01D 5/00 叶片;叶片的支撑元件;B23K 1/00 钎焊, 如硬钎焊或脱焊; B23P 6/00 物品的修复或修理;而关于叶片的具体修补部位, 则根据对技术方案的理解, 突起42 的作用是:防止或减少工作流体的内部泄漏, 应分在大组F01D 11/00 。
(2) 选择小组
针对上面初步确定的大组, 再到CPC分类表 (以2014.07 月插入版为例, 有删节, 中文译文部分参考了IPC高级版第8 版分类表) 的相关位置进行查找其进一步的细分, 从而确定小组。
(a) 阅读F01D 5/00
F01D 5/00 Blades; Blade - carrying members叶片; 叶片支撑元件
F01D 5/005 . Repairing methods or devices修理方法和设备
F01D 5/02 . Blade - carrying members, e.g.rotors叶片支撑元件, 如转子通过查看F01D 5/00, 仅有一个涉及修理方法的一点组细分F01D 5/005 . 修理方法和设备, 而除此之外, 没有更细的分类, 因此对于上述发明信息a, 分类位置选定为F01D 5/005。
(b) 阅读F01D 11/00
F01D 11/00 Preventing or minimising internal leakage of working - fluid, e.g. between stages防止或减少工作流体的内部泄漏, 如在两级之间
…
F01D 11/08 . for sealing space between rotor blade tips and stator ( specially - shaped blade tips therefor F01D 5/20 ) 转子叶尖与定子之间的间隙密封
F01D 11/10 . . using sealing fluid, e.g. steam使用密封流体, 如蒸汽
F01D 11/12 . . using a rubstrip, e.g. erodible.deformable or resiliently - biased part利用磨损带, 如易受侵蚀的、可变形的、有回弹力的偏压零件
F01D 11/122 . . . with erodable or abradable material具有易受侵蚀的或者可磨损的材料
F01D 11/125 . . . . with a reinforcing structure具有加强结构
F01D 11/127 . . . with a deformable or crushable structure, e.g. honeycomb具有可变形或可压碎结构, 如蜂窝
通过浏览F01D 11/00, 并结合对技术方案的理解, 突起42 (被修补的部位) 的作用是使用可磨损的材料 (钎焊的材料比较软, 是可磨损的) 来形成密封, 避免内部泄露。进一步的, 根据技术方案的理解, 其适用于转子叶尖与定子之间的间隙密封, 因此排除了其他的一点组, 而选择F01D 11/08。接着浏览F01D 11/08 的细分, 发现其下位二点组F01D 11/12·· 利用磨损带, 如易受侵蚀的、可变形的、有回弹力的偏压零件, 对本发明是适合的。继续浏览三点组, F01D 11/122 . . . 具有易受侵蚀的或者可磨损的材料, 也是适合的, 而其四点组则不适合。对于其他的三点组, 也不适合。因此, 对于此点发明信息b, 分类位置确定为F01D 11/122 。
(c) 阅读B23K 1/00
B23K 1/00 Soldering, e.g. brazing, or unsoldering钎焊, 如硬钎焊或脱焊
…
B23K 1/0008 . specially adapted for particular articles or work特别适用于特定部件或工件
…
B23K 1/0018 . . Brazing of turbine parts汽轮机部件的硬钎焊
经浏览:B23K 1/00 涉及钎焊, 其一点组有更细的应用分类B23K 1/0008 . specially adapted for particular articles or work特别适用于特定部件或工件, 而且在B23K 1/0008 之下, 还有更细的二点组的细分B23K 1/0018 . . 汽轮机部件的硬钎焊。因此, 对于发明信息c, 分类位置确定为B23K1/0008, B23K1/0018。
(d) 阅读B23P 6/00
B23P 6/00 Restoring or reconditioning objects物品的修复或修理
B23P 6/002 . Repairing turbine components, e.g. moving or stationary blades, rotors涡轮部件的修复, 比如转动或静止的叶片, 转子
B23P 6/005 . . using only replacement pieces of a particular form仅使用具有特定形状的替代件
B23P 6/007 . . using only additive methods, e.g.build - up welding仅使用附加方法, 如堆焊
B23P 6/04 . Repairing fractures or cracked metal parts or products, e.g. castings断裂或有裂纹金属部件或产品的修理, 如铸件
B23P 6/045 . . of turbine components, e.g.moving or stationary blades, rotors, etc. 涡轮部件的, 如转动或静止的叶片, 转子等
经浏览:B23P 6/00 涉及部件的修理, 一点组有更细的应用分类-- B23P 6/002 . 涡轮部件的修复, 比如转动或静止的叶片, 转子, 对本申请特别适合。而其下面的二点组不适合, 因此不予考虑。
而对于其他的一点组B23P 6/04, 虽然其二点组B23P 6/045 . . 涡轮部件的, 如转动或静止的叶片, 转子等, 也涉及涡轮机转子或定子的修补, 但由于其上位的一点组涉及的是断裂部件或裂纹的修复, 而本申请是磨损部件的修复, 因此, 予以排除。因此, 对于此点分类信息d, 分类位置确定为B23P 6/002 。
综上, 确定发明信息的分类号:F01D5/005, F01D11/122, B23K1/0008, B23K1/0018, B23P6/002
II.附加信息的技术主题
附加信息涉及汽轮机的焊接, 因此浏览B23K的2000 系列
B23K 2201/00 Articles made by soldering, welding or cutting by applying heat locally通过钎焊, 焊接或局部施加热量的切割而制造的物品
B23K 2201/001.Turbines涡轮
…
经浏览, B23K的2000 系列通过细分进一步给出了应用分类, 由于汽轮机属于涡轮机机械, 因此确定B23K2201/001 为涉及附加信息的分类位置。
(三) 最终确定本案例的CPC分类号如下
发明信息:F01D 5/005, F01D 11/122, B23K1/0008, B23K 1/0018, B23P 6/002
附加信息:B23K 2201/001
总结
通过以上本案例的分类过程, 可以得出以下结论:
(1) CPC分类倾向优先给出应用位置, 即应用位置优先
本发明中涉及的功能分类包括B23K1 (钎焊) , B23P6 (组合加工) , 应用分类涉及F01D5 (叶片) , F01D11 (防止内部泄露的密封部件) 。而从本申请的分类过程来看, CPC中更倾向于从应用优先的角度考虑分类, 即首先应考虑该修补方法应用的场合——叶片, 以及叶片的具体部位——防止内部泄露的密封部件, 从而首先从这两个地方寻找分类位置。而反观IPC, 则倾向于从功能位置给出分类。
(2) 应用位置尽可能的细分
与IPC相比, 对于应用位置:F01D11/00, CPC通过细分给出了更详细的分类位置, 比如给出了三点组F01D 11/122 . . . 具有易受侵蚀的或者可磨损的材料。对于应用位置F01D 5/00, CPC通过细分给出了更详细的分类位置F01D 5/005 . 叶片的修理方法和设备。而IPC中, 对于上述两个分类位置则没有进一步的细分。
(3) 功能分类中通过细分给出了应用位置
如上所述, CPC倾向于应用位置优先的原则, 但对于功能分类, 则通过细分给出了更具体的应用位置, 这一点也反过来印证了应用优先原则。在本发明中功能分类B23K1/00 (钎焊) , B23P6/00 (组合加工) 中, 都通过细分给出了涉及应用领域 (涡轮轮机、叶片等) 的细分, 如B23K 1/0008, B23K 1/0018, B23P 6/002。
(4) 只要对检索有利, 要将所有的应用分类位置全部给出
如上所述, 本发明的多个应用分类、功能分类都通过细分给出了更细的应用位置, 这些位置都指向了本申请涉及的应用场合——燃气轮机、叶片、叶片的具体位置等。可见, 只要对检索有利, 要将所有的应用分类位置全部给出, 而不是只要给出了一个应用位置, 其他分类的就不用再给出。除此之外, 附加信息的分类, 通过2000 系列进一步给出了涉及应用的分类。这样, 最终所有的分类号都涉及应用位置。
综上, CPC分类体系通过应用位置优先原则, 对应用位置的细分以及在功能分类中给出应用位置的细分等途径, 使CPC分类更加详细, 包含了更多的分类信息, 使其更有利于检索。
观点建议
1.科研人员应养成检索各国专利文献的习惯, 避免重复研究, 并规避他人的专利陷阱。
2加大知识产权宣传力度, 促进知识产权保护意识, 科研人员应将自己的科研成果及时申请专利保护。
3.加大知识产权保护力度, 简化维权程序, 减小维权成本, 促进科研成果产业化。
摘要:本文结合一个案例的分类过程, 分析了CPC分类体系对功能分类位置和应用分类位置的处理原则, 得出CPC分类体系中更倾向于应用位置优先原则, CPC通过对应用位置的细分以及在功能分类中给出应用位置的细分等途径, 使CPC分类更利于检索。
应用分类 篇2
公务文书:行政公文和事务文书
行政公文包括:(1)指挥性公文:命令。决定。指示。批复等。
(2)报请性公文:报告。请示。议案等。(3)知照性公文:公告。通告。通报。函。意见等。(4)记录性公文:会议纪要等
事务性公文包括:(1)计划性公文:规划。计划。方案。意见。安排。打算等。(2)调研性公文:总结。调查报告等。(3)规范性公文:章程。条例。办法。规定。规则。细则。制度。规程。标准。须知。守则等(4)会议性公文:讲话稿。讲话提纲。会议记录。会议提要。会议工程报告。会议审查报告。会议公报。会议议程等。(5)内务性公文:大事记。日志。公文发布专用单。表册等
行业专业文书:法律文书、经济文书、科教文书、新闻文书、涉外文书
法律文书包括:(1)公安机关文书:传唤通知书。立案报告书。刑事破案报告。起诉意见书。鉴定书。询问笔录(2)检查机关文书:立案决定书。批准逮捕决定书。检查意见书。复议决定书(3)人民法院文书:第一审刑事判决书。再审刑事判决书。第一审民事判决书。民事裁定书,民事调解书(4)公民、法人和其他组织使用文书:刑事起诉状。民事起诉状。行政起诉状。刑事上诉状。答辩状。发诉状。申诉状。撤诉状。财产保存申请书。复议申请书。授权委托书。遗嘱。辩护词。代理词等。(5)公证机关文书:公证申请书。办理公证委托书。授权委托书。各种协议书。合同。(6)仲裁机关文书:仲裁申请书。仲裁答辩书。仲裁调解书。仲裁裁决书等
经济文书包括:(1)经济活动文书:市场调查报告。市场预测报告。经济活动分析报告。可行性研究报告。财经预决算报告。财产分析报告。审计报告。项目评估报告。项目建议书等
(2)商务文书:意向书。协议书。合同。商品广告。索赔书。理赔书。产品说明书。外贸业务函电。出口货物报关单。商品检验证书。卫生检验证书。包装检验证书。品质检验证书等。(3)企业文书:招标书。投标书。企业法人申请开业登记注册证书。申请变更注册书。申请注销登记注册书等
科教文书包括:(1)科技文书:科技建议书。科技项目申请书。科研开题报告。科技成果报告。设计任务书。设计说明书。新产品说明书。技术合同书等(2)专利文书:专利请求书。专利说明书。专利代理委托书。专利说明附图。发明申请书。权利要求书等。(3)教育文书:招生简章。教学计划。教学大纲。教案。实验指导书。生产实习大纲。毕业设计任务书。毕业设计。学术论文等。
新闻文书包括:(1)消息:动态消息。人物消息。综合报道。述评报道。典型报道。简讯等
(2)通讯:人物通讯。事件通讯。工作通讯。概貌通讯。集纳通讯。特写等。
(3)深度报道:解释性深度报道。述评性深度报道。组合性深度报道。新闻调查等
(4)新闻评论社论:编辑部文章。本报评论员文章。特约评论员文章。社论。观察家评论。编者按。编后语等。(5)出版文书:选题计划。审稿意见。出版合同。出版说明。内容。提要。发刊词。序。新书介绍等。
涉外文书:(1)外交类文书:国书。照会。备忘录。条约等(2)经济类涉外文书:国际市场调研报告。国际市场分析报告。涉外投标申请书。涉外招标文书。涉涉外招标通告。中外合资企业说明书。涉外建立贸易关系函。推销商品函。订货会邀请书。中外合资经营合同书。国际劳务供应合同书。国际货物买卖合同书等(3)诉讼类涉外文书:财产保全申请书。涉外仲裁答辩书。涉外仲裁裁判书。涉外公证申请书。涉外公证书等(4)旅行类涉外文书:护照及出境申请。签证及签证申请书。健康证书。经济担保书等。
日常应用文书:
(1)一般书信:家书。致友人书。致同事书。情书。明信片。电报。传真等(2)专用书信:
证书。证件。证明信。介绍信。求职书。推荐书。建议书。说明书。批评信。慰问信。意见信。揭发信。保证书等(3)传志文体:传记:自传、小传、传、评传、回忆录等;史志:家史。村史。厂史、地方志等;笔记:日志。礼记。笔记等。(4)告启文书:招聘启事。招生启事。招工启事。招商启事。招领启事。征文启事。征婚启事。寻物启事。挂失启事。社会广告。文化广告。公益广告等。(5)凭证文书:便条:领条。代领条。发条。留言条。请假条等;单据:发票。合同。汇款单。包裹单。托运单等(6)礼仪文书:庆颂文书:贺信。贺电。祝词。喜报。寿联。贺年片。颂词。赞词。颁奖词等;交往文书:题词。题字。赠言。感谢信。慰问信。推荐信。介绍信。证明信;礼仪文:欢迎词。欢送词。祝酒词。敬酒词。告别词。答谢词;祭悼文书:讣告。悼词。悼文。悼电。悼函。祭词。碑文。挽联。挽幛等。
第二章 日常应用文书
求职书
1.求职书的分类
(1)求职主体的社会身份不同:在校毕业生求职书。待业、下岗人员求职书。在岗人员求职书
(2)用人单位的需求和求职者的需求:应聘书。自荐书
2.求职书的写作要点:标题。称呼。正文。落款
标题:求职书
称呼:写明收信人。不要笼统地写“负责人”或者“尊敬的领导”,最好能够具体到所希望去的单位或部门的某个负责人的人名
正文:开头(交代自己的身份、年龄、学历等)。中间部分(专业特长。业务技能。外语及其他能力)。结尾(强调自己的求职愿望)
落款:姓名、求职者联系方式、以及成文日期
推荐书
1.推荐书的写作要点:
标题:推荐书
称呼:推荐书第二行顶格要写上收信方负责人的姓名和称呼或只写其职务
正文:开头介绍自己以及推荐人的身份,以及自己同被推荐人之间的关系,同时说明写信的目的。中间介绍推荐者的学历、专业、外语水平、业务能力以及其他能力。结尾表达自己的举荐之意
落款:姓名。成文日期
建议书
定义:是指个人或者群体向有关单位或者上级机关和领导,就某项工作提出某种建议时所使用的书信。
1.建议书的特点:建议书是一种建议不具备任何具体实施环节和必须实施的;建议书可以被增减它不是最终的定文形式。
2.建议书的写作特点:
标题:关于xx的建议书
称呼:注明受文单位名称或个人的姓名,要在标题下隔开两行顶格写,后加冒号
正文:缘由(原因理由和想法目的)。建议事项(一般建议的内容要分条分项地列出,建议要具体明白。)表态(提出自己希望采纳的想法)
结尾:表示敬意或者祝愿或者重申建议的主题
落款:提建议的单位或者个人的称呼姓名和成文日期
说明书
定义:向消费者介绍商品的性质、用途、使用方法和注意事项,或者是向读者、观众介绍某种读物、戏曲或电影的故事情节。
1.作用:解释说明;广告宣传;传播知识
2.分类:产品说明书;使用说明书;安装说明书
启事
定义:单位或者个人就某种需要向大家公开说明以期达到使更多的人知晓的公告性文书。
1.分类:征招类(招标、招生、招商、招聘以及征文、征集、征婚等)。声明类(遗失、作废、迁移、更名、更正、开业、庆典、停业等)。寻找类(寻人或者寻物等)
2.写作特点
标题:由事由和文种构成正文:写明启事内容,包括启事原因、目的、内容、形式以及要求事项。
落款以及日期:若果在标题或正文中已经写明启事单位或人员,落款处此项则可以不写,但如果是单位的启事则需要加盖相关印章。
招聘启事
1.招聘启事的写作要点
标题:由事由和文种构成正文:招聘方的情况,包括招聘方的业务、工作范围以及单位所在地理位置等;招聘对象的具体要求包括工作性质、业务类型、以及年龄、性别、文化程度、工作经历、技术特长等;招聘人员受聘后的待遇,一般要写明月薪或年薪数额,以及公休情况甚至有没住房等情况;应聘人员是否交验证件和相关手续办理以及应聘的具体时间。地点。联系人。电话号码等其他情况。
落款:正文右下角应署上发布启事的单位名称和发文时间。有时还需要写明招聘进行的有效时间等。
广告
定义:是企事业单位、机关团体以及个人向消费者或服务对象介绍商品,告知其服务内容或文娱节目的一种宣传方法。
1.种类:
(1)根据广告的媒介载体
杂志广告(一般用彩色印在杂志的封面、插页、封底上,对广大读者有很大的吸引力);报纸广告(报纸读者面宽广,发行量大,影响大,收费相对较低);广播广告(语言配音乐介绍商品,发挥以声夺人的效果);电视广告;霓虹灯广告(使用彩色霓虹灯来进行产品、厂牌或企业名称宣传的广告);邮政广告(用邮局为媒介传递的广告,又可称为传单式广告。形式多样,如各种订单、销售函、产品介绍、商品说明书、产品样式图片等);橱窗广告(指用商店玻璃橱窗来陈列产品进行宣传);路牌广告(制作一定形状的广告牌立于路旁,对过路行人进行宣传);网络广告
(2)广告内容分
商业广告(主要涉及生产、流通领域以及服务行业的广告);文化广告(主要指文化、科技、教育、卫生、娱乐、出版等方面的信息广告。如学校招生、出版新书征订、电影戏剧海报等);社会广告(主要指社会福利、保险、社会服务等方面的广告。如征婚、寻人、市容、城建、社会福利抽奖);劳务广告(宣传提供劳务项目、使用户和消费者了解并接受使用);观念广告(指向顾客灌输一种观念,树立或改变消费者对企业、产品的印象广告)
(3)按照表达方式
简介体广告(用简明扼要的叙述方法,介绍企业的规模、业务范围、经营品种、并介绍商品性能、用途、使消费者概括了解商品的广告文体。这种广告,一般用于报纸杂志和张贴广告);说明广告(用说明的方法对商品或有关事物的性质、形态、特征、用途做解释说明的广告文体);论说体广告(是以议论为主要表表达方式,通过概念、判断、推理、阐明事理、传播信息的广告文体)
条据
定义:单位和个人之间,在工作或生活中用来交流信息。协调关系、存留凭证的综合性文书。
1.种类:便条和单据,例如请假条和留言条常用于工作中的条据有收条。借条。领条、欠条等。
2、条据的写作特点
标题:写明条据名称,例如借条、收条、领条、欠条。
正文:写明借到或收到、领导或欠对方物品名称。数量或者钱的金额数量
署名:要求在右下方写上单位和个人名称,经手人姓名或出条人姓名,并要签字盖章,表示负责。
日期:写明出具条据的年月日
3.注意事项:字迹要工整,只能用钢笔或者签字笔书写,不能用铅笔或圆珠笔写,只能用蓝墨水或者黑墨水写,不能用红墨水写;单据上的款项金额、物品数量必须用汉字写,不能用阿拉伯数字写,款项金额后面要加上一个“整”或“正”字;单据写成后不可涂改,需要涂改时应由出具单位或个人在改动的地方盖公章或私章,以表示负责。
发票
定义:是商家或单位在售出货物时,或收到服务费时给客户的一种票据,要列明售出货物说的种类、数量、价格或项目以及数据,也可以列出货物的名称、货物牌号。
1.分类:填写式和书写式
合同
定义:当事人双方或数方为实现某种目的而共同协商订立的,明确相互权利与义务。具有法律效力的文书
1.分类:
买卖合同、公用电水气热力合同、借款合同、租赁合同、融资合同、承揽建设工程合同、运输合同、技术合同、保管合同、仓储合同、委托合同、经纪合同、居间合同、劳动合同 买卖合同:出卖方转移标的物的所有权给买受方,有买受方支付价款的合同。
赠与合同:这是赠与人将自己的财产无偿给予受赠人,受赠人表示赠与的合同。赠与合同是一种单向的合同,即合同生效后,赠与方负有把赠与物交予受赠方的义务而不享有任何的权利;受赠方享有领取赠与物的权利而不需要履行某种义务。
借款合同:借款人向贷款人借款,到期返还借款并支付利息的合同
租赁合同:出租人把租赁物支付承租人使用、收益、承租人支付租金的合同、租赁合同应该包括租赁物的名称、数量、质量。用途、租赁期限、租金的支付方式和期限,租赁物维修等
条款
委托合同:委托人和受托人的约定,由受托人处理委托人事事务的合同
经纪合同:这是经纪人以自己的名义为委托人从事贸易活动,委托人支付报酬的合同
居间合同:中介合同,居间人想委托人报告订立合同的机会或者提供订立合同的媒介服务,委托人支付报酬的合同
劳动合同:劳动者与用人单位确立劳动关系,明确双方权利义务的合同。劳动合同的主要条款有合同期限和试用期限、劳动者的工作内容有工种职务和职称、劳动保护和劳动条件、劳动报酬保险和福利待遇、接受教育和培训、政治待遇和劳动纪律、劳动合同的变更和解除条件、违约责任、双方商定的其他事项等。
2.合同的内容与形式
当事人的名称或者姓名和住所;标的,也就是合同权利义务指向的对象;数量;质量;价款或者报酬;履行地点、期限和方式;违约责任;解决争议的办法。
3.合同的基本原则
平等自愿的原则;公平、诚信、实用的原则、守法、不得损害社会公共的利益、依法成立的合同对当事人具有法律约束力的原则
4.合同的格式与写法
标题:写在第一行的中间,表明合同的性质、种类、字体一般应大一些
正文:写明订立合同双方的单位名称,代表人姓名;开头应写明订立合同的目的、依据、经过等表述形式为:“经双方协商签订本合同,共同遵守以下条款”或“根据《中华人民共和国合同法》的有关实施条件,经双方协商一致签订合同如下”;议定条款包括标的(合同各方当事人共同发生权利义务所指的对象,如货物、货币、劳务、工程项目、科技成果等);数量和质量(数量是标的量的规定,是以计量单位和数字来衡量标的尺度,确定合同的权利义务大小。,质量是指标的内在素质和外观形态的综合,是指产品或劳务);价款或者酬金;履行的期限、地点和方式;违约责任;解决争议的办法;其他条款;有效期限“本合同由各方签订,从盖章之日生效,有效期一年”;文本份额与保存(写明合同正本、副本份数,由谁保管,通常是当事人各方各执一份,鉴证或监督单位各执一份“本合同一式三份,由甲方、乙方和鉴定单位各执一份 ”);附件(正文之后要写明附件名称、件数并附上附件)
署名:正文之后,另起一行在右下方写明订立合同的单位名称和双方代表的姓名,并加盖公章、私章同时经过国家仲裁机关或国家司法部门公证的合同,还要注明鉴证机关名称以及鉴证人的姓名、加盖公章。私章
日期:在具名下边写下签订合同的日期,一般用汉字小写,也可以用阿拉伯数字 公证者:注明公证者的名称并盖章
贺信
定义:是指庆祝的书信的总称
1.分类
上下级之间的贺信,一般情况下,均是上级给下级发的贺信,主要是在一些节日或在下级单位、所属的企业职工、群众或个人取得了巨大的成绩时使用,除表示祝贺外,还应该提出希望和要求;下级给上级或领导机关的贺信,一般不常用,主要是用在重大节日或纪念活动之际,除了表示祝贺外,还应该表达对上级关怀的感谢以及下级单位或个人对完成某项任务的决心和行动
初中数学分类思想的应用 篇3
随着课程改革的深入,“应试教育”向“素质教育”转变的过程中,对学生的考察,不仅考查基础知识,基本技能,更为重视考查能力的培养。如基本知识概念、法则、性质、公式、公理、定理的学习和探索过程中所反映出来的数学思想和方法;要求学生会观察、比较、分析、综合、抽象和概括;会阐述自己的思想和观点。从而推行素质教育,培养面向新世纪的合格人才,使学生具有创新意识,在创造中学会学习。
分类讨论思想,贯穿于整个中学数学的全部内容中。需要运用分类讨论的思想解决的数学问题,就其引起分类的原因,可归结为:①涉及的数学概念是分类定义的;②运用的数学定理、公式或运算性质、法则是分类给出的;③求解的数学问题的结论有多种情况或多种可能;④数学问题中含有参变量,这些参变量的取值会导致不同结果的。应用分类讨论,往往能使复杂的问题简单化。分类的过程,可培养学生思考的周密性,条理性,而分类讨论,又促进学生研究问题,探索规律的能力。
教学中可以从以下几个方面,让学生在数学学习过程中,通过类比、观察、分析、综合、抽象和概括,形成对分类思想的主动应用。
一、渗透分类思想,养成分类的意识
每个学生在日常中都具有一定的分类知识,如人群的分类、文具的分类等,我们利用学生的这一认识基础,把生活中的分类迁移到数学中来,在教学中进行数学分类思想的渗透,挖掘教材提供的机会,把握渗透的契机。如数的分类,绝对值的意义,不等式的性质等,都是渗透分类思想的很好机会。
例如,两个有理数的比较大小,可分为:正数和正数、正数和零、正数和负数、负数和零、负数和负数几类情况来比较,而负数和负数的大小比较是新的知识点,这就突出了学习的重点。
二、学习分类方法,增强思维的缜密性
在教学中渗透分类思想时,应让学生了解,所谓分类就是选取适当的标准,根据对象的属性,不重复、不遗漏地划分为若干类,而后对每一子类的问题加以解答。掌握合理的分类方法,就成为解决问题的关键所在。
分类的方法常有以下几种:
1、根据数学的概念进行分类
有些数学概念是分类给出的,解答此类题,一般按概念的分类形式进行分类。
例:绝对值的代数定义:|a|=a(a>0)、|a|=-a(a<0)、|a|=0(a=0)
意义:一个正数的绝对值是它本身,一个负数的绝对值是它的相反数,零的绝对值是零。
2、根据数学的法则、性质或特殊规定进行分类
例,解关于x的不等式:ax+3>2x+a
分析通过移项不等式化为(a-2)x>a-3的形式,然后根据不等式的性质可分为a-2>0,a-2=0,和a-2<0三种情况分别解不等式。
当a-2>0,即a>2时,不等式的解是x>
当a-2=0,即a=2时,不等式的左边=0,不等式的右边=-1。因为0>-1,所以不等式的解是一切实数。
当a-2<0,即a<2时,不等式的解是x<
应用分类 篇4
面对如今信息技术的飞快发展, 各种电子文档和电子邮件都爆炸式的增长, 为了从海量文本中及时准确的获得有效的知识和信息, 就需要处理大量的文本。由于互联网上大部分信息都是以文本的形式存在, 文本的识别就构成了高效信息获取的基础。利用文本分类识别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, 帮助人们提高检索信息、利用信息的效率。文本分类已经成为组织和管理文本数据的重要形式。为了能在海量的文本中及时准确地获得有效的知识和信息, 文本表示技术以及文本自动分类技术受到了广泛的关注。
(二) 文本分类算法
分类方法是文本分类系统的核心内容, 文本分类方法用一个已标好类别的文本数据集 (即训练集) 来训练分类器, 然后用训练好的分类器对未标识类别的文本进行分类。文本分类方法通过构造某种分类模型 (分类器) , 并依此判断样本所属的类别空间。研究文本分类的关键问题是如何构造分类函数 (分类器) , 分类函数需要通过某种算法进行学习获得。
文本分类大致有两种方法:一种是基于训练集的文本分类方法;另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者, 训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域, 而分类词表法则更多地来自突出情报领域。基于训练集的文本分类方法主要分为训练和分类两个阶段。训练阶段和分类如图1和图2所示。
根据决策结果类别的不同, 可以把分类方法分为两类问题和多类问题。两类分类问题 (binary classification) 是指待分类对象的目标类别只有两类, 即“是”和“不是”。多类问题是 (multi-classification) , 即类别主题较多, 也是实践中使用较多的分类, 它的结果往往是一个按相关度大小排序的类别集合。这样的类别分类器称为多类别分类器, 类中心分类算法是常用的分类算法, 算法思路清晰, 是有监督训练的文本分类算法。本文在传统类中心分类算法的基础上提出了改进, 从而达到提高分类的准确度。
传统类中心分类算法:是从训练集中得到类别的中心向量, 它对训练集依赖性比较大, 对训练集的集中程度和规模非常敏感, 通常训练集文本代表性越强, 规模越大分类效果会越好。
KNN (K-近邻算法) KNN法即K最近邻法, 最初由Cover和Hart于1968年提出的, 。该算法的基本思路是:在给定新文本后, 考虑在训练文本集中与该新文本距离最近 (最相似) 的K篇文本, 根据这K篇文本所属的类别判断新文本所属的类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 算法的基本思路是计算文本属于类别的概率, 文本属于类别的概率等于文本中每个词属于类别的概率的综合表达式。它假设文本中的词汇在分类中的作用是相互独立的。, 缺点是, 当数据训练集越大时, 处理得越精确, 但是, 如果数据训练集小, 分类就不是很准确了。优点是, 理论比较简单, 可操作性比较强, 在大多数的情况下都可行, 分类准确性比较好。
支持向量机算法的基本实现思想是:通过某种事先选择的非线性映射把输入向量x映射到一个高维特征空间Z, 在这个空间中构造最优分类超平面。
(三) 优化的类中心分类算法
在基于类中心的文本分类算法中, 类别的中心向量是由该类别文本特征向量的简单算术平均得到。在训练集中, 对与各个类别, 其文档往往有可能很分散, 在空间上很可能与其它类有重叠的区域, 这样, 如果直接用这些文档来计算各个类别的中心向量, 往往会有模型偏差, 以至于不能得到很好的分类效果。本文针对上述模型偏差, 提出了一种改进的类中心分类算法, 用当前的中心向量对训练集进行分类, 然后用训练错误文档来更新中心向量, 并假设文档集中的每一篇文档都只属于一个类别。算法的基本思想是:在每一次迭代中, 用当前的规范化中心向量对训练文本进行分类, 找出所有的训练错误文档。并对训练错误文档进行归类:对于类别i, misout-ofi是那些实际属于类别i, 但被误分到其它类中的文档。misin-ofi是那些实际不属于类别i, 但被误分到类别i中的文档。利用这两类分类错误的文档, 我们可以对中心向量进行优化。其中, misout-ofi是应该属于类别i的文本, 但由于文档分散, 这些文档被错误的分到别的类别, 可以适当增加中心向量中这些文档特征权重大的特征项的权重, 相反, 应该减少中心向量中misin-ofi的各文档特征权重大的特征项的权重。利用这些分类错误文档, 更新类中心向量, 并规范化, 得到本次迭代后的规范化中心向量。
算法具体描述如下:
IterationNum表示迭代次数, Rate为参数。加载训练数据, 以及IterationNum和Rate。
步骤一:计算训练集中每个类别Ci的和中心向量Sci和规范化中心向量iCN, 计算公式如下:
在计算新的待分类文档与中心向量的相似度时, 用的是规范化后的中心向量CiN。计算中心向量时, 应用预选处理好的数据, 包括每个文档的向量表示, 词表等, 具体流程如图3所示:
步骤二:进行IterationNum次迭代, 对于每一次迭代:
出所有的训练错误文档。
2. 对于每一个训练错误文档d或者属于misout-ofi或
者属于misin-ofi, 利用这些分类错误文档对类中心向量进行优化, 得到优化后的类和中心向量CiS, *。具体优化公式如下:
如果的得到的和中心向量某一特征项的权重小于零, 就把此特征项的权重设为零, 公式如下:
其中, CiS, , j*表示第i个类别的第j个特征项的权重。
3. 计算优化后的类iC的规范化中心向量iCN
步骤三:输入待分类文本d, 用向量空间模型将其表示成duv然后利用公式C=arg mcajx (cos (ud v, uCjuNuv) ) 返回的就是分离器判断的d的类别。优化后的类中心分类算法在分类过程中, 将新文本与所有中心向量做比较, 所以它的时间复杂度与经典基于类中心的分类算法的时间复杂度相同, 都为O (Lm) , 其中L是文档集中类别的个数, m是等分类文档中出现的特征数。在训练阶段, 因为优化后的算法要找到所有训练文档与每个类别的相似度, 所以多了L×N次比较。N为训练集中的文档数。
步骤四:中心向量优化
在训练集中, 对与各个类别, 其文档往往有可能很分散, 在空间上很可能与其它类有重叠的区域, 这样计算出来的中心向量会有偏差, 因此要对计算出来的中心向量进行优化。利用中心向量对训练集中的文本进行分类, 找出所有的训练错误文档。并对训练错误文档进行归类:对于类别i, misout-ofi是那些实际属于类别i, 但被误分到其它类中的文档。misin-ofi是那些实际不属于类别i, 但被误分到类别i中的文档。基本公式如下:
CA*=CA+Rate× (n∑dn∑d) 公式 (1)
CA**, i=0 IF C*A*, i≤0公式 (2)
优化过程:
1) 加载训练数据和参数每个文件的tf (已经写入硬盘) 词表 (Hashtable) , 存放的是特征项与每个特征项对应的df利用特征权重计算公式得到每个文本的向量表示, 并得到和质心对质心进行规范化, 得到规范化质心, 并将规范化后的质心保存在一个二维数组double[][]中加载训练数据和参数。
2) 对于每一类计算中心向量iCS和规范化中心向量CiN。
用iCN对所有的训练文档进行分类。
用公式 (1) ~ (3) 来更新质心。
参数说明:
Rate是参数, 用来控制每次更新的强度;misout-ofA是那些实际属于类A, 但被误分到其它类中的文档, misin-ofA是那些实际不属于A, 但被误分到类A中的文档;IterationNum是更新的次数。
(四) 实验及分析
在文本自动分类系统中, 通常将用于实验的文本集分为两个部分:训练集和测试集在这个语料中有共有35000篇文本, 分为政治、军事、教育、体育、健康、财经、娱乐、彩票、科技、汽车、手机等11个类别。经过去重后, 剩下的26128篇中每个文本都只属于一个类别。表1列出了各个类别数据及其分布。
结果评测标准:
评估分类准确程度的依据是通过专家对文本的正确分类结果的比较, 与人工分类结果越相近, 分类的准确程度就越高。
文本分类中常用的评测指标有:准确率和查全率。本文使用如下的评估标准:
查准率:第i类的查准率是所有输入系统进行分类处理的文本中与专家分类结果完全吻合的文本所占的比率, 其数学公式表示如公式:
被正确分到类别i的文本数
查准率 (p i) =
所有被分到类别i的文本数
查全率:第i类的召回率是所有文本中分类系统分类正确的文本所占的比率, 其数学公式表示如下:
被正确分到文本类别i的文本数
查全率 (Ri) =
实际属于类别i的文本数
微平均和宏平均有一个根本的不同, 微平均给每个文件以相同的权重, 而宏平均是给每个类别以相同的权重。因而宏平均和微平均可能得出完全不同的结果, 特别是当文档集中类别的分布有较大不同的时候。
查准率和查全率反映了分类质量的两个不同方面, 两者必须综合考虑, 不可偏废, 因此, 存在一种新的评估指标, Fl测试值, 其数学公式如下:
除以上的评估标准以外, 还有微平均值 (Micro-Averaging) 和宏平均值 (Macro-Averaging) 两种计算准确率、查全率的方法。
应用优化的类中心分类算法与Naïve Bayes、KNN以及类中心分类算法作对比。表2给出了在语料集上各个分类器的分类结果 (F1指标, %) 。
从对比中可以看到, 优化后的类中心分类算法在任何类别的分类效果都比类中心分类算法要好。优化的类中心分类算法在政治、军事、大众媒体、交通运输、咨询科技、家居、手机电讯这些类别中, 分类效果比其他的分类算法的分类效果要好。该算法的宏平均值比其它算法最高的宏平均值高出1.23个百分点, 微平均值比其它算法最高的微平均值高出1.53个百分点。
摘要:为了能在海量的文本中及时准确地获得有效的知识和信息, 文章表示技术以及文本自动分类技术受到了广泛的关注。文章介绍了文本分类的过程和相关的技术, 利用向量空间模型构建文本表示模型, 介绍了常用的文本分类算法, 由于传统类中心分类算法训练文档分散, 不能准确的表示各类别的中心向量, 提出了优化算法, 从而提高了分类准确度。
关键词:文本分类,分类算法,向量空间模型,中心向量
参考文献
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[4]S.Cost, S.Salzberg.A Weighted Nearest Neighbor Algorithm for Learning with SymbolicFeatures.Machine Learning, 1993, 10 (1) :57-58.
应用文的分类 篇5
1、应用文的分类:○
据日常工作中的重要性分为:公务文书、事务文书、辅助文书
1行文关系:上行、下行、平行、广行○2文书来源:收来文件、对外文件、2、公文分类:○
3机密程度:公开文件、内部文件、保密文件 发出文件、内部文件○
3、命令的分类:颁布性、行政性、奖惩性、任免性
4、公告的分类:告知性、规范性
5、通告的分类:告晓性、办理性、行止性
6、通知的分类:会议类、指示类、转发类、法规类、事项类、部署类
7、通报的分类:表扬性、批评性、事项性
8、意见的分类:上行、下行、平行
9、报告的分类:转发类、知照性、答复性
10、请示的分类:呈转性、批准性
1按内容和用途:商洽函、询问答复函、请批批准函、邀请函○2按文面
11、函的分类:○
3按行文方向:去函、复函 规格:公函、便函○
2按会议内容
12、会议纪要的分类:座谈会议纪要、办公会议纪要、专项工作会议纪要○
分:决议性会议纪要、周知性会议纪要
13、简报的分类:工作简报、动态简报、会议简报、中心工作简报
1按内容分:说明性、揭露性、经验性、论证性○2按形式上:全
14、调查报告的分类:○
面性、专项性
15、规章制度的分类:章程、条例、规定、办法、细则、制度、守则、规则、公约、简
章
16、启事的分类:公务启事、私务启事
1、应用文的特点内容的实用性、格式规范性、时效性、语言简明性
2、公文的特点:实用性、真实性、定向性、规范性
3、命令的特点:权威性和强制性、使用权限有严格的限制
4、决定的特点:指示性、明确性、说理性
5、公告的特点:内容重大性、发文机关的特定性、告知范围的广泛性、传播方式的新闻性
6、通告的特点:行业性、周知性、发文单位的广泛性
7、通报的特点:双重功能性、行文时效性
8、报告的特点:内容真实性、表述概括性、陈述诚恳性
9、请示的特点:内容的请求性、目的求复性、时机超前性、事项单一性
10、批复的特点:制发的被动性、内容针对性、效用权威性、态度明确性
11、函的特点:适用范围广、行文多向性、谦语
12、会议纪要的特点:内容纪实性、表述纪要性、效用受限性
13、议案的特点:制发机关的法定性、内容的特定性、实效的限定性、行文定向性、事
项的必要性和可行性
14、计划的特点:目的性、预见性、可行性
15、简报的特点:简真快新密
16、调查报告的特点:针对性、真实性、时效性、规律性
导数几何意义的应用分类解析 篇6
关键词:导数的几何意义;应用;分析
中图分类号:G633.6 文献标识码: A 文章编号:1992-7711(2016)06-001-01
导数的几何意义是高中数学的一个重要知识点,也是每年高考的必考内容。利用导数的几何意义解决的问题较多,归纳起来常见的类型有:(1)求切线方程及切点坐标;(2)求参数的值;(3)其它的综合问题。下面就导数几何意义的应用进行分类解析。
类型一:求切线方程及切点坐标
问题1. 已知函数f(x)=ax2-x2,其中a∈R。当a=1时,求曲线y=f(x)的在点(1,f(1))处的切线方程。
解析:求曲线的方程,要看已知的点是否为切点。这里的点(1,f(1))显然是切点。
当a=1时,f(x)=x2-x2,因此f(1)=,切点为(1,),又 f'(x)=2x2-x+1,故k=f'(1)=2+1-1=2,曲线f(x)在点(1,)处的切线方程为y-=2(x-1):,可得12x-6y-5=0.
问题2.(已知切线过某点求曲线的切线方程)
已知曲线C:y=x3-3x2+2x,直线l过(0,0)与曲线C相切,求直线l的方程.
解析:由题意知切线过原点,但原点不一定是切点。故先设切点,再求解。
设切线为y=kx,切点为(x0.y0)则y0=kx0.................①
由点(x0,y0)在曲线C上,则y0=x03-3x02+2x0.................②
又y'=3x2-6x+2,则k=3x02-6x0+2.................③
∴由①、②、③得x0=0或x0=-
∴切点为(0,2)或( ,- ).
∴当切点为(0,2)时,直线l的方程为y=2x;当切点为( ,- ).时,直线的方程为y=-x.
点评:利用导数的几何意义求曲线的切线方程时,学生往往忽视已知点是否为切点,而造成错误。要分清在点p处的切线与过p点的切线的不同。曲线y=f(x)在点p(x0.y0)处的切线是指p为切点;曲线y=f(x)过点p(x0.y0)的切线是指切线经过点。
类型二:求参数的值
问题3: 已知直线y=x+1与曲线y=In(x+a)相切,求a的值.
解析:设出切点后再求导,利用导数的几何意义求解。
设直线y=x+1与曲线y=In(x+a)的切点为(x0,y0),将点(x0,y0)代入直线与曲线方程得y0=x0+1,y0=In(x0+a) ∵y'=,y'x-x0==1, ∴x0+a=1, ∴y0=0 ,x0=1 ∴a=2.
点评:高考中常考查“已知曲线的切线求参数”问题,这类问题有可能出现在小题中,也有可能出现在解答题第一问。该类问题综合考查函数解析式的求解、导数的几何意义、直线方程的求解、及其方程组的解法。解决这类问题的关键是建立函数在切点处的导数与斜率的关系,其实质是导数几何意义的逆用。
类型三:其他综合问题
问题4 :如果y=f(x)的导函数的图像是开口向上,顶点坐标为(1,-)的二次函数,求曲线y=f(x)上任一点的切线的倾斜角α的取值范围.
解析:求曲线y=f(x)上任一点的切线的倾斜角α的取值范围,先求切线的斜率范围。
设曲线y=f(x)上任一点P(x0,y0),在该点的切线斜率为k,因为y=f(x)的导函数f'(x)的图像是开口向上,顶点坐标(1,-)为的二次函数,∴f'(x)≥-。由此f'(x0)≥-,k≥-。由正切函数的图像可知倾斜角α的取值范围是[0,)∪[,π).
点评:本题综合考查导函数的概念、二次函数的图像及值域、导函数与函数在某一点的导数的关系、三角函数的图像、直线的倾斜角与斜率的关系。解决综合性问题的关键是理清思路,将复杂的问题分解成小问题,逐个击破。
问题5 :已知函数fn(x)=xn+1,n∈N*的图象与直线x=1交于点P,若图象在点P处的切线与x轴交点的横坐标为xn,求log2013x1+log2013x2+…+log2013x2012的值.
解析:求log2013x1+log2013x2+…+log2013x2012的值,即求x1x2x3…x2011x2012的积,进而转化为求xn.由fn'(x)=(n+1)xn,曲线fn(x)=xn+1在点P(1,1)处的切线斜率k=n+1,故在x=1处的切线方程为y-1=(n+1(x-1)),
令y=0得xn=,所以x1x2x3…x2011x2012=××…××=.
故log2013x1+log2013x2+…+log2013x2012=log20132013-1=-1.
点评:本题综合考查应用导数求曲线的切线方程及对数的运算公式的应用。
应用分类 篇7
1 实验背景
早期手工分类,从粗到细,完全由分类员完成。主要工具是查阅专利分类表。随着计算机应用的发展,分类表由书籍变成电子版,又经历了网络版、网页版变迁。2010年以后才真正标志性地实现了自动分类技术的应用,将研究变为实用。一种基于历史文献的分类方法至今占据着主导位置。
1.1 基于历史文献的分类方法
以历史文献作训练空间,构建语料库,通过数学模型运算获得相似度评分,提供备选方案。其中数学模型可以多种。如SVM、KNN、Naive Bayes等等[1]。其优点是对已分类文献分类效果良好。其缺点是需配备海量装备,代价大。
这种方法后来也受到两点质疑。
1)发明专利的创新性
由于专利文献由两类构成:一类是开创性发明,另一类是改进性发明。对于开创性发明,其新技术方案所依据的基本原理与已有技术有质的不同。这类专利之间相似度很低。因此基于历史的方法,问题会出在参照物信息不充分上。
2)IPC分类的渐变性
在专利审查流程中有一种预警机制。当某个时期某个领域专利案件量增长超出预期就会报警。同时引起两个部门的注意。A)宏观战略研究部门,主要观测是否将有引领潮流的革命性技术到来,例如:纳米。预测5到10年将进入市场,对宏观经济产生影响。B)审查业务管理部门,检测到案件量当超过某个数量级的阀值时,就要考虑审查增员问题,或者考虑该分类是否需要再细分。一种变化是增加小组细目,另一种变化停止原小组细目,重新分配一个新的大组,然后再分到各个小组细目。因此,专利分类表会根据需要随时调整。因此基于历史的方法问题会出在参照物信息不确定上。
1.2 基于分类表的分类方法
分类表作为指导性工具,曾经是手工时代的产物,早已被自动化工具所取代,目前只剩备忘录作用。笔者以为分类表不仅有良好层级结构,还有规则指向,交叉参考等。如能充分利用,可以开发出分类导航(XML- Xslt版已初具导航作用)产品;将括弧中规则指向和交叉参考与人工智能相结合,自动分类可以达到极高准确率,当然引入规则会变得相当复杂。分类表简单使用,已经具备可计算性。这恰恰是轻量级分类方法须采用的重要手段之一,不可或缺。这种方法也有许多困难需要面对。例如:
1)专利文献语言文化差异
专利文献格式严格,结构特征明显。作者撰写文档,须通过形式审查才能进入审批流程。由于对撰写具体内容不作限定,说明书的撰写水平受作者的语言文化背景、地域差异、学识和规范习惯等因素影响,因人而异。发明标题中的词素非常重要,需要抓住主题重点;权利要求书的描述是树形结构,可以程式化固定。例如:“一种”(独立权利要求),“根据”(从属权利要求),可以构成林、树、杈关系。这对主分类和相关分类分析有参考价值。笔者曾抽样分析,结果令人失望。严格按统一规范来撰写的并不多,失去利用价值。要求文字术语统一规范,更是难事。
2)专利分类表术语不统一规范
电子版分类表中符号混乱,文字缺乏统一规范。通过取样几个近义词,便可略见一斑。参见表1。
某些词语意思相近,复杂而繁多,分布在不同分类中,给解析带来困难。
3)抽象专利分类表与具象专利文献之间术语差异
该差异是两者不在一个层面自然形成的,需要一个沟通机制。由此,引出基于同义词的术语分类方法。
1.3 基于同义词的分类方法
专利文献加工中人工标引主要的工作就是标注文献的关键词和同义词。该方法主要作为提高专利检索查准率、查全率的必要手段之一。而对于文档自动分类来说,利用分词技术来获取文档中有限高频词。两者目标一致,方法有别,一个人工,一个计算技术。由于计算技术缺乏模糊识别、灵活和准确的理解力。因此,最终还是需要适当植入人工标引关键词来弥补计算技术的缺陷,提高准确性。
其哲学思想也与数学方法论不相矛盾。如果把专利文献和专利分类看作向量空间模型,文档空间被看成是被简化了的一组能够代表文档的高频正交词条有限特征向量空间,词条频度权重,看作特征轴上的投影。IPC分类也是有限特征向量空间子集,由不同的特征排列组合而成。某些特征被不同的分类空间所共用。像星座群一样,每个星座对不同的分类群起的作用不同,有些分类群整体很耀眼,有些分类群整体有些黯淡,甚至没有光芒。如果文档空间向量与ipc空间向量存在交集,在ipc某些特征轴上能够直接找到投影;否则,就相离。如果,某些特征通过变换折射也可以找到投影,那么认为,两者之间间接存在交集。这里折射变换的原理也就是同义词和上位词植入的基本原理。
如果直接用分类表来解析文献,寻求的分类目标可能会发散。因为文档空间与IPC分类空间不直接在一个层面上,坐标没有对应关系,投影回到原点。有人会提出按照文档结构分类方法,认为标题或文摘部分很重要,通过增加整个标题或文摘的权重来施加影响力。这对于空间的形状会有所改善,但并未发生质的改变。也只是改变了投影形状量的大小。只有,真正将文档空间中不在同一个层面的那些高频特征词,通过上位词或同义词的折射变换,才可以改善其在分类空间中的投影,以突显或还原其真实形态。
利用这一方法,通过逐一折射扫描,捕捉分类空间的投影。不仅可以原型再现,还可以通过局部放大,来达到逐一捕获主IPC和或其他相关IPC的目的。分类会因同义词强化效果大大改善,达到很好的收敛性。
因此,建立一个完善的同义词库意义重大。提供捡拾同义关系词的入口,是基于同义词分类方案进入一个良性循环的必要手段。这是需要全员参与的工作,需要群体的智慧。同样,提供一个可植入关键词的入口,对于不依赖于现有或历史,也是设计者需要考虑的。
建立同义词或上位词关系词方法其实简单。例如:蛋白质是由肽构成的,肽是由氨基酸构成的。那么建立“肽→蛋白质”关系,肽是上位词,蛋白质是下位词。文献中使用了“…蛋白质”,就植入上位的“蛋白质”和“肽”;又例如:文献用“英文/英语”,那么就植入其上位词“外语”,建立“外语→英语”关系。新建立的关系词被积累保存到同义词库,一劳永逸。
与基于历史文献语料库相比,同义词库无疑是轻量级的。同义词库可以弥补专利分类表中词语抽象的不足,用来化解专利文献中词语具象的复杂性。在专利分类表和专利文献之间搭建起沟通的桥梁。
2 IPC自动分类的技术实现
IPC自动分类的实现,其专利文献自动分类实验流程图,如图1所示。
专利分类流程图分为两个部分,可以分开实现,IPC分类表语料库加工层最终得到的是分类表语料库。由{ipc,wj,cc,idf}构成,内容参见定义1。
定义1:ipci,用以表示IPC分类表中的某个专利分类号;wij,用以表示ipci分类描述文字切分出的某个特征词;cc(wij)表示,特征词wij在IPC分类表中有多少分类与之有关;N,用以表示IPC分类表中总共有多少分类条目;idf(wij) ,用以表示IPC分类条目中的词条相对于总体分类的反文档数,是wij的重新评估的权重,idf(wij)=log(N/ cc(wij))。
原始文档加工层,最终得到文档目标语料。由{wi,dn,tf}构成,内容参见定义2。
定义2:D,用以表示原始文献;wk,用以表示D中切分出的词条;dn(wk),用以表示wk的重复数;n,用以表示D中的总词条数,n=∑dn(wk);tf(wk),用以表示wk的词频,tf(wk)= dnk/ n;
计算相似度层,用三种算法分别计算相似度排名。参见自动分类算法。
2.1 IPC自动分类的算法
本文给出自定义的两种算法和一种已有算法进行对比。即:
WHZ算法——一个自定义算法
Tf-Idf算法——一个已有算法
Hit-Rate算法——一个自定义算法
2.1.1 WHZ算法
whz算法属于自定义算法,用来抑制版权争端,与Tf-Idf和BM25算法相当。
定义3:
文档D与分类条目ipci相似度,用whz(D,ipci)表示。
whz(D,ipci)=∑(dn(wj)/cc(wij))dn(w)w
其中,dn(wj)代表文档词条wj重复度权重,cc(wij)代表ipci条目中wj词条被多少个其他ipc分类条目所共用或分享。
2.1.2 Tf-Idf算法
Tf-Idf算法属于已有算法,其标准形式的定义有BM25算法[略]。
定义4:
文档D与分类条目ipci相似度,用Tf-Idf (D, ipci)表示,或sim(D, ipci)表示。
其中,dn(wj)代表词条wj重复数,cc(wij)代表词条wj逆文档数,亦即词条与其他ipc分类也相关的ipc条目数。
2.1.3 Hit-Rate算法
由于whz自定义算法,与tf-idf算法总体趋势接近。为防止前两种算法接近重叠,我们又从另外角度给出了一种自定义的算法。其主旨是,将ipc条目其所涉及分词,与专利文献中高重复度的词相匹配,匹配占比越大,得分越高,与ipc条目越相似。
定义5:
函数has(wij)如果wij出现在文献D中,则取值1,如果没有出现在文献D中,则取值0;Hit-r(D,ipci),用于表示命中率或占比。
其中j=1..m,则∑j(1)=m。
文档D与分类条目ipci相似度,用Hit-Rate(D, ipci)表示。
3 实验效果(The experiment effect)
抽样考察4个发明公开专利文献。取试验样本4个发明公开专利的“标题+文摘”,参见表2。
专利文献切分分词,参见表3。
观测实验结果,植入关键词对自动分类的三种算法排名的影响,参见表5。
直接通过分类表计算自动分类相似度排名,收敛性较差。参见表4 左部结果。植入同义词调整后,分类效果明显改善,基本收敛。参见表4右部结果。
笔者通过植入同义词和上位词来改善分类表解析不收敛的问题。如果调整得不到希望的分类,亦即,分类不收敛,就要重新调整其他同义词方向,来改变策略,直至得到与文献内容相符合且最接近的分类为止。
从实验效果看,本文所用的分类表与同义词修正相结合的分类方法,收敛效果明显。与实际采用何种算法无关,要发散都发散,要收敛都收敛。无疑TF-IDF优于自定义。
4 结论
IPC自动分类技术作为计算机辅助工具来使用,可为人们提供一种具有参考价值的分类信息,供使用者选择。本文所述分类方法是一种基于分类表和同义词相结合的方法,不依赖于历史信息也不受限于历史信息的不足,不需要大量训练数据的方法。其优点是:能将专利文献中的不同权重的高频词,通过同义词库的扩充,与分类表直接比对,不需要花费大量资源收集专利文献语料库,只需借助有限同义词植入来调整分类运算,来解决分类不收敛的问题。该方法在存储量和运算量方面属于轻量级的,且运算速度快,加工一篇文献不到1秒,需要的资源不多。通过植入同义词或上位词调整权重,可以改变某些分类的发散或收敛方向,来达到逐一捕获主ipc和每一个相关ipc的目的。可作为半自动的简单灵活的分类捕捉工具。其缺点是算法受限于同义词库的建立,取决于植入同义词的经验,调整植入词,改变某些分类的发散或收敛方向,需要使用者自己凭经验来掌握和控制。初期需花费一些时间将分类表作一个初步同义词整理,然后通过工作进行中不断来扩充同义词库,使之趋于完善。该方法对CPC自动分类的实现有借鉴意义。
参考文献
应用分类 篇8
文本分类的目标是在分析文本内容的基础上给文本分配一个或多个比较合适的类别。传统上, 网页分类是由人来完成的。即人在分析了网页的内容后, 给它一个比较合适的类别, 很明显这需要大量的人力资源。近年来, 许多统计学习的方法和机器学习的方法被用于文本分类[4], 包括:决策树、k近邻、Bayes方法、神经网络、符号规则学习、归纳学习算法和休眠专家方法[5]等等。这些方法都基于首先将网页表示为向量, 然后计算向量之间在向量空间中的距离作为分类依据。
k近邻也是一个常用的模式识别算法, 并且在许多领域 (简单情况和复杂情况) 都显示出良好的性能。当对待识别样本分类时, 通常要遍历训练实例空间以找到查询实例的k个最近的邻居[6]。然而, 在文本分类中, 由于特征空间的维数高训练样本多, 使用k近邻分类时的计算量较大.
支持向量机 (SVM ) 是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法[7]。SVM通过构造最优分类超平面最大化类与类的间隔, 找到对分类有较好区分能力的支持向量。由于SVM具有的好的泛化能力SVM已被用于孤立的手写体识别[8]、语音识别、人脸识别。
SVM-KNN分类器是结合了k近邻和SVM两种算法的优势。对于位于分界面较远的测试样本直接带入SVM分类;而对于位于分界面附近的样本使用SVM容易分错, 代入KNN方法分类, 分类时遍历支持向量组成的特征空间而不是训练样本组成的原始输入空间, 保证了较高的分类精度又在很大程度上降低计算量[9]。
1 中文网页的表示方法
对于普通文本的表示方法。每一篇文档都被映射成多维向量空间中的一个点。若所有文本的全部特征总数是n, 则构成一个n维的向量空间。其中每一个文本被表示为一个n维向量 (w1, w2, …, wn) 。向量在每一维上的分量对应该特征在这篇文本中的权值。在Salton[10]提出的一种文本表示方法如下式
wi=
(1) 式中, tfi表示该特征在给定文本中出现的次数;N是训练集中所含文本的总数;nj是出现该特征的文本数。 (1) 式主要考虑了两个方面的因素。一是该特征在该文本的词频, 因为文本的中心内容总是被反复论述的。另一个因素是词的新颖性。一般而言, 在训练集合中, 如果一特征出现在文本的个数越多, 表明它的出现越普遍, 不可能是代表该文本的重要特征, 所以权重会较低。
与纯文本数据不同, 网页数据是一种半结构化的数据。在网页表示中, 对任一特征而言, 有两个因素影响特征的权值。一是词在单个标记、HTML文档和整个训练集中出现的词频, 这主要是从内容上分析;另一个是该词的视觉效果, 即给人留下的醒目程度, 这是从HTML的格式上进行分析。在HTML文档中, 正文信息是嵌入在HTML标记中的。HTML标记的标记具有嵌套结构。仔细分析HTML文件的格式, 可以发现其中有一些信息是对分类无益的。根据标记表示的含义我们将上述标记分成两类, 一类是对网页的全局描述信息, 它包含的特征为该网页最重要的特征。如TITLE中的内容, 它概括和总结了整个网页的内容, 因此其中的词起关键作用;<META>的数据反映了作者本人认为该网页的关键词等信息, 也至关重要。另一类标记一般起局部修饰作用, 或多或少的强调了网页的部分内容。同时值得注意的是这些单个起强调作用的标记可能会叠加起作用, 这种作用体现在视觉的高度强调性。例如大的红色标题可能是标记<SIZE>、<COLOR>、<H2>的叠加作用后的结果。
为了精确表示网页的内容, 定义标记集S={TITLE, H1, H2, H3, H4, H5, H6, B, U, I, URL, Meta}, 权值集W={WΛ|Λ∈S}, 则
wi=
这里WΛ标记Λ对应的权值, 并且WTITLE>WH1>WH2>WH3>…>WMeta。而t
2 SVM-KNN相结合的网页分类方法
2.1 SVM和KNN相结合的分类算法
SVM是一种具有较强泛化能力的学习机器, 也存在一些问题, 如对复杂应用分类能力差。在实际应用中, 也发现SVM算法对于在分界面附近的测试样本容易分错。为解决这个问题, 需要尽量利用分界面附近的样本提供的信息以提高分类性能。通过SVM的分类机理分析, 我们发现并证明了SVM和近邻分类器的联系, 即SVM可以看成每类只有一个代表点的最近邻 (Nearst Neighbour, NN) 分类器[9]。在此基础上提出了SVM-KNN分类算法。
算法的基本思想在训练阶段使用SVM训练, 找到支持向量。在分类阶段计算待识别样本和分界面的距离, 距离大于给定的阈值, 即样本离分界面较远, 则用SVM分类, 反之用KNN对测试样本分类, 选择每类的所有的支持向量作为代表点组。数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率。具体分类 (KSYM) 算法如下:
(首先利用任何一种SVM算法, 求出相应的支持向量和它的系数以及常数b) 。
设T为测试集, Tsv为支持向量集, k为KNN的个数。
Step1:如果T≠Φ, 取x∈T;如果T=Φ, 停止;
Step2:计算公式g (x) =
Step3:如果|g (x) |>ε, 直接计算f (x) =sgn (g (x) ) 作为输出。
如果|g (x) |<ε, 代入KNN算法分类, 传递参数x、 Tsv、k, 返回结果为输出。
Step4:T←T-{x}, 返回 Step1。
算法中的分类阈值ε通常设为1左右, 当ε设为0, KSVM就是SVM算法。算法中的KNN算法是把训练阶段得到的支持向量作为代表点, 在特征空间计算待识别样本x和代表点xi的距离寻找x的k个近邻。由于训练后得到的支持向量只占训练集的一少部分, 能避免普通KNN算法中计算量大的问题。算法中使用的距离计算公式如式 (3) 。
dxi =‖φ (x) -φ (xi) ‖2 = k (x, x) -2k (x, xi) + k (xi, xi) 。 (3)
(3) 式中k (x, x) 是SVM训练阶段所选择的核函数。
2.2 SVM-KNN方法用于文本分类
网页分类是一个模式识别问题, 使用SVM对网页分类是一个有教师的学习过程。对下载的网页人工分类, 将下载的5 642个中文网页后人工将其分为十三类, 分别为政治、 军事公安、 商业经济、法律条例、农田水利、体育、医疗卫生、工业、科技教育、 旅游交通、文化生活、宗教种族、天文地理。对这些类别依次用数字表明其类别, 作为训练算法的输出。对于下载的中文网页, 我们先用双向最大匹配法进行自动分词, 然后利用数据采掘方法获取的汉语词性规则, 进行词性标注。只有名词和动词等有实际意义的词才作为特征, 这大大减少了特征总数。将网页分词后代入公式 (2) 计算其特征值, 这样把一个网页表示为一个向量, 作为数据集一个样本。数据集中共有5 642个样本。每个样本的特征值作为训练算法的输入。
网页分类是一个多类的分类问题, 由于SVM是解决两类问题的方法, 因此用SVM解多类问题的方法通常将问题转化为两类问题, 针对此多类问题构造了SVM多值分类器, 构造方法采取一对一方式, 训练了k (k+1) /2 (k=13) 个SVM二值子分类器。训练过程将训练集的样本带入SVM多值分类器训练求解二次优化问题
W (α) =
得到拉格朗日系数α, 即得到支持向量。在分类阶段, 把待分类的网页计算特征值作为测试样本, 代入KSVM分类算法计算类别, 得到类别编号后翻译为相应的类别即完成对其的分类过程。
3 实验结果
将数据集5 642个样本分为两个集合。其一是训练集, 它包含了4 000个样本, 另一个是测试集, 包含1 642个样本。
本次实验所选取的核函数为感知机核函数k (x, xi) =tanh (g (x.xi) +c) 大量数据测试证明对于网页分类数据, 采用该核函数在分类准确率和速度上均优于其它核函数。在次实验中分类阈值ε取为0.6 , 错误惩罚参数C=5。除了对综合测试集进行测试外, 我们还从中选取了有代表性几个类分别测试, 测试结果如表1所示。
测试结果表明对网页分类的不同类别, 使用SVM-KNN 方法均比使用SVM方法具有更高的分类精度。在测试中对不同的核参数测试, g=2、g=0.5、g=0.1和g=0.05, 使用SVM的分类结果差别很大, 验证SVM对核函数参数选择很敏感。表1显示对于这些不同的核参数, 使用SVM-KNN分类算法, 分类结果差别很小, 性能比较稳定。
4 结论
本文将SVM-KNN方法用于中文网页分类。为了能进一步更加准确地反映文档分布的比例情况, 本文对经典的词语权重的计算方法进一步做了改进, 提出了一种中文网页的表示方法。在将下载的网页全部表示为向量空间的向量后, 用SVM构造了一个多类分类器。在分类时通过在特征空间计算网页所表示的向量和分界面的距离决定采用SVM方法或KNN方法对其分类。实验证明该方法是一种有效的方法, 对网页分类的各类使用该方法均比使用SVM方法具有更高的分类精度, 同时能缓解SVM训练时对核参数的选择困难问题。
参考文献
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散打技术分类及其应用的研究 篇9
1、目前散打技术的现状分析
1.1、目前散打步法比较单一
在散打竞技中,对于步法的训练指导没有明确性,只有很少的一部分应用到科学方法。有关步法的技巧还不够纯熟,一直处于缺乏状态,做不到更好的结合多种技术(如拳腿摔),只有单一的步法,不能在散打中完全施展,达不到预期效果。传统散打的步法没有动、静态步法的结合,始终处在无序状态,这是因为缺少这种步法间的配合,使得散打在技术的改进方面存在不足。追不上时代的要求。
1.2、在散打过程中的安全问题
在散打竞技过程中,没有明确规定哪个部位可以用拳套攻击,通常比赛中,散打的死规定就是必须要带拳套,拳套的应用来自于拳击的方式,在此基础上,并没有做多少改进,在散打拳术技术中,最普遍应用的就是掼拳,同时,这也是其中最有争议性的拳法。通常情况下,拳面是掼拳使用的部位。但是在如今的比赛中,也会应用其他部位(如拳心、拳轮、拳腕以及拳根等)。但是,这些部位的应用对人身安全存在着一定的危险性,在比赛中运动员们从来没有想过这些部位的应用,会使得对手产生怎样的安全危害,所以,拳套作为一个安全隐患存在散打技术应用中。因此,我们必须从安全的角度出发,对散打的这一技术作出改进、革新,为比赛中散打人员的生命安全作出保证。
1.3、散打发展以来一直以男子散打为核心
在散打开展的三十年来,男子散打始终受大众瞩目,这是因为男子在散打中存在先天优势,同时,这也代表着男子的性格彰显。散打作为比赛项目,一直以来备受男子喜爱。随着时代的发展,很多女性也逐渐开始关注散打,并加入其中,散打也因此被传承下来,它可以彰显男子的实力,也可以满足他们的虚荣,同时,使他们实现愿望。
2、散打技术的主要分类
散打作为体育项目一共分为九级,青鹰、银鹰以及金鹰是1到3的低级段;4到6的中级段有青虎、银虎以及金虎;最后就是7到9的高级段由青龙、银龙以及金龙组成。同时,又可以根据比赛男子的体重分为48kg、52kg,56kg、60kg、65kg、70kg、75kg、80kg、85kg、90kg、100kg以及100kg以上等12个级别。
2.1、散打主要是以对抗赛的形式存在体育中
“寓技击于体育之中”作为散打的独特特点与其它武术格斗有所不同。散打作为体育竞技技术在比赛中展现了他自己的价值。对散打进行技术化改良,使得散打的体育性明显凸现出来。
2.2、将散打有效划分,融入体育项目中
因为在散打比赛中,经常会出现一些安全隐患问题,对于这种现象我们要进行改进,完善散打项目,保证比赛活动可以依据体育的标准化执行。在保证散打队员的人身安全前提下,进行比赛还可以显示出队员自身的实力。在体育项目中把武术竞技融合进来,同时体现了它独特的魅力以及使人强身健体的目的。让所有人都可以得到双重满足即心灵上和精神上的满足,这也是散打竞技的一大飞跃。
2.3、散打的细分化
现今在散打竞技中,同一级别的散打也有细分,分为男子散打和女子散打。我们要做到改变以往的有什么事都靠男人解决的传统思想,这是十分不好的现象,但是如今散打比赛中出现了女子散打比赛,这打破过去散打的不平衡,让许多女性朋友的心理也得到了平衡,使人们的生活更加充实。
3、如何应用散打技术
3.1、关注散打竞技比赛在国际竞技比赛中的广泛应用
我国当代体育中心的武术散打竞技的主要精神就是依据奥林匹克精神。在奥林匹克体育项目中散打分为好几种形式,其中包括世界杯、亚运会以及世界散打锦标赛,同时还有其他州举行的各种散打比赛。不单单是有男子各级的散打比赛,女子也有个级别的散打比赛,这同样被观众喜爱。所以说,我国现在的武术散打竞技,早已经发展成可以进行的体育竞技。
3.2、武术散打竞技发展范围越来越广,逐渐走向城市化
散打竞技项目在实践的推移下,发展范围变得越来越广,这些年来,在各个城市之间,散打竞技也如火如荼的举办起来。甚至是在一些比较小的城市或是发达一点的城镇,总会举行种类繁多的各个级别的散打竞技比赛,这让我们有理由相信,有一个美好的发展前景正在我们面前。
4、结束语
综上所述,不管什么年代,将体育与武术完美的结合起来,都可以促进我们社会的进步发展。当我们把所有的武术都和体育完美结合以后,也为我们提升竞技武术在体育上的发展做出了十分的努力。武术散打竞技运动的发展不仅仅是满足了人们得生活需求,也为我们带来了一定的经济效益。
摘要:从古到今,大家一直都在说文武全才,然而,在我们目前的生活中,能文不能武的人占据了绝大部分。现如今,随着时代的进步发展,散打竞技逐渐出现在人们的视线里,并作为体育竞技项目被传承下来。本文通过对散打技术的分类的讨论,分析三大技术的主要应用。
关键词:散打,散打技术,竞技项目,分类,应用
参考文献
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[2]刘湘溶.刘雪丰.体育伦理:理论市域与价值范导[M].长沙:湖南师范大学出版社,2008.
相变材料的分类及其应用研究 篇10
1 相变材料分类及其应用
1.1 固 - 固相变材料
固 - 固相变材料最大的优点就是相变所需容积较小, 相变过程中不会产生液相物质。相变储能的功能是通过材料本身晶体结构的改变而出现吸热或者放热的现象。固 -固相变材料主要包含三类:无机盐、多元醇以及交联高密度聚乙烯。因为其, 无毒、无腐蚀、过冷度小、热效率高, 有良好的应用前景, 现在逐渐引起大家的重视。
无机盐类代表性物质包括层状钙钛矿、二氟氢化钾和硫酸锂等, 其重要特征就是在固态时, 通过晶型之间的不同转化进行吸热、放热。该类相变材料有较高的相变温度, 通常适用于高温温控储能。多元醇类主要包括新戊二醇, 季戊四醇, 三羟甲基氨基甲烷, 三羟甲基乙烷等。该类相变材料有较宽的相变温度、较高的相变焓、无腐蚀、热效率高、使用寿命长, 而且固 - 固相变不生成液态、转变时体积变化小以及过冷度低等优点, 目前国内对其开发研究较多, 尤其是在太阳能储能材料领域, 得到越来越多的关注。按照相应的比例混合几种多元醇便可以制备出相变温度范围较宽的混合相变储热材料, 以满足各人们提出的种需求。但限制其应用的关键因素就是成本高、过冷、热传导不好等因素。高密度聚乙烯材料的热导率高, 性能稳定, 无过冷和析出现象, 易于与发热体表面紧密结合, 易于加工成不同形状, 具有很高的实际应用价值, 可以说是真正意义上可以开发利用的固-固相变材料。
目前, 固-固相变储能材料的开发时间相对较短, 其应用范围没有其它如固-液相变储能材料宽广, 因此大量的研究工作还有待深入开展。
1.2 固 - 液相变材料
固-液相变材料通常分为无机物相变材料和有机物相变材料。固 -液相变材料的优点就是其相变温度范围较宽、相变潜热较大和成本较低。目前对该类相变材料的研究相对成熟, 对这些材料的物化特性以及防过冷相分离等问题都有较多文献报道, 已经有较多的开发应用实际案例。
无机类的相变材料也包括很多种如:熔融盐、金属合金类以及结晶水和盐类。每一类别都有其自身的优势和劣势。碱及碱土金属的卤化物、硝酸盐、硫酸盐、醋酸盐及磷酸盐等类别研究广泛, 与其自身具有的优点息息相关, 这类相变材料不仅价格低廉, 毒性小, 呈中性, 而且其储能密度较大, 相变焓值、热导系数也大能普遍使用于各行各业。但也有其劣势, 如:容易导致过冷现象;二是出现相分离现象。总的来说, 经冷热循环后混合物的过冷和相分离现象, 一直就是这类相变储能材料应用过程中所需要攻克的关键问题。结晶水合盐类相变材料相变温度范围较宽, 适合于中温相变储能, 他是目前研究和使用最多的相变材料。
有机类相变材料常用的有石蜡、烷烃、脂肪酸或盐类、醇类等, 高分子型的相变材料一般包含聚烯烃、聚多元醇、聚烯酸类别等。通常而言, 同系有机物的碳链增长, 其相变温度以及相应的相变焓也会增加。随着碳链的增长, 相变温度的增加值会逐渐减小。这样可以得到相变温度可调的一系列储能材料。有机类相变材料优点是这种材料具有稳定的性能, 较小的腐蚀性, 毒性少, 固体状态成型性较好, 而且过冷和相分离现象也出现较少。缺点是:单位体积的储能能力较小, 密度也较小导致制备封装不方便, 价格相对较高, 导热系数小, 一般适用于中温或者低温环境, 因为其熔点也较低, 热传导效率较低。二元或多元相变材料, 是几种有机相变材料的复合体, 也有可能是几种无机和有机相变材料复配, 他可以弥补有机和无机相变材料的缺陷, 从而制备出性能更好、相变温度更适宜的相变材料, 使之得到更好的应用。
1.3 复合相变材料
复合相变材料不仅包含由两种或者两种以上的相变材料复合而成的储能材料, 也包含定型相变材料。第一种类别的相变材料尤其自身的优点, 但是仍然存在易于发生泄漏的问题, 不仅需要封装, 而且有可能会产生安全问题。第二类别的定型相变材料是由高分子材料和相变材料组成的。一般选用石蜡有机酸等作为相变材料, 高密度聚乙烯型的高分子材料与之复合。与普通单一相变材料相比, 它不需封装器具就能防止材料泄漏, 增加了使用的安全性, 减少了封装成本和封装难度, 也减小了容器的传热阻力, 有利于相变材料与环境的换热效率的提高。这种相变材料的优点是:相变材料本身易于定型, 不容易发生泄漏, 也不需要疯长, 自身的支撑物可以发挥其作用, 而且制备工艺简单, 生产费用较低。
复合相变材料的研究应用过程中仍然存在一些问题, 通常都会关注其制备工艺的复杂性, 导热系数、相变潜热的大小以及其物理化学稳定性是否良好, 而这些问题都涉及到了相变材料的制取过程, 所以选用合适的相变材料及其支撑物, 以及其制备工艺的优化等成了日后研究的重要方向和主题。
2 结语
相变材料种类繁多, 其开发与利用具有广阔的市场前景, 认识清楚不同类别相变材料的性能特性, 对未来相变材料的进一步开发与利用具有深远意义。研究者虽然做了相关方面的大量研究工作, 但相变储能材料的研究和应用方面, 仍然存在许多问题, 如何将相变蓄热材料推向产业化生产, 将是广大材料研究人员共同努力的方向。
摘要:相变材料具有优良蓄热性能, 是解决连续和稳定利用太阳能的重要途径之一, 其在人类生产生活的各个领域有着广泛的应用前景。本文介绍了相变材料的分类、性能特性、优缺点及其适用性, 总结出目前相变材料应用过程中仍需要解决的问题及应用发展趋势, 为相变材料的科学利用提供理论支持。
关键词:相变材料,分类,特性
参考文献
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应用动能定理错因分类辨析 篇11
例1 在光滑的水平面上静止着一个质量为m=lkg的物体,受到一个水平向东的拉力F1 =3N和一个水平向北的拉力F2=4N,物体在这两个拉力作用下运动了一段位移的过程中做功分别为W1=3J和W2=4J,求此过程物体的末速度大小。
错解:由于物体受到的F1和F2两个拉力相互垂直,则此两个力的合力做功为,再对物体应用动能定理有,解得υ=
错解分析:功是标量,求合外力做的功是对物体所受的每个力所做的功求代数和,而不是求矢量和。
解析
对物体应用动能定理有,解得
点评
求合外力做功有两种方法。一是分段求功,然后把各段相加(求代数和);二是分力求功,然后把各个力所做的功求代数和。
二、由于对影响物体运动过程中做功因素不能作出正确分析而导致出错
例2 一质量为m的皮球从高H处自由落下,反弹的高度为原来的詈,已知皮球在与地面碰撞时没有能量损失,皮球在运动过程中受到的空气阻力大小不变,要使皮球仍能回到原来的高度H,需对皮球至少做功多少?
错解:由于皮球反弹的高度力原来的,说明损失的能量为,故答案为
错解分析:在下降过程和上升过程中空气阻力对皮球都做负功,做的功与皮球的运动路程成正比,皮球回到原来高度显然比反弹的高度为原来的詈时空气阻力所做的负功要多。
解析
设空气阻力大小为厂。从高为H处
下落到再反弹到高为处的过程,对皮球应用动能定理有0;从高为H处下落到再反弹到高为H处的过程,设外力做功为W,对皮球应用动能定理有Wf(2H)=O。解得
点评
对本题应注意分析受力,搞清楚影响皮球做功的因素。空气阻力、滑动摩擦力所做的负功都是与物体的路程成正比,而不是与位移成正比。
三、没有搞清题中情景而出错
例3 如图l所示,MPQ为竖直面内一固定轨道,MP是半径为R的1/4光滑圆弧轨道,它与水平轨道PQ相切于P,Q端固定一竖直挡板,PQ长为S。一小物块在M端由静止开始沿轨道下滑,与挡板发生一次碰撞(碰撞过程没有能量损失)后停在距Q点为L的地方,重力加速度为g。求物块与PQ段轨道的动摩擦因数μ的可能值。
错解:物块与Q处的竖直挡板相撞后,向左运动一段距离,停在距Q为L的地方。没该点为01,物块从M运动到Q再到O1的过程,根据动能定理有mgR一μmg(S+L)=0,解得
错解分析:对题中“与挡板发生一次碰撞(碰撞过程没有能量损失)后停在距Q点为L的地方”的情景考虑不周,丢落了一种情况。实际上,物块也可能与挡板碰撞后向左滑过PQ段轨道,冲上MP段圆弧轨道后再下滑,到距Q点为L的地方停止运动。
解析
第一种情况同错解,还要再考虑另一种情况。
物块与Q处的竖直挡板相撞后,向左运动冲上圆弧轨道后,返回水平轨道,停在距Q为L的地方。设该点为O2,对这一过程,根据动能定理有mgR-μmg(2S+S-L),解得。
所以物块与PQ段轨道的动摩擦因数μ的可能值为和。
点评
生物燃料产品的分类与应用 篇12
关键词:生物燃料产品,分类,应用
0引言
石油为人类的发展提供了能量支持,同时也对人类和生态环境造成了一定的危害。石油产品在燃烧过程中会产生大量的有害气体,是形成酸雨和温室效应等环境问题的元凶,也是导致人类呼吸系统感染和肺癌等疾病的重要诱因。但是人类的发展对石油产品的需求只增不减。无论是基于生态环境、人类社会经济发展和人类身体健康角度,都促使人们开始寻找和研发可以替代石油产品的新型清洁能源产品。近年来,学界开始关注生物燃料这一领域。生物燃料是一种可持续利用的碳中性燃料,是代替石油产品的理想原料。
1生物能源的概念
生物能源领域就是利用生物代替传统石油能源的一种新能源。研究生物能源,不得不提到其中的“生物质”。生物质包含了地球上无论生或死的生物物质及其新陈代谢产生的物质。具体包括所有动植物和其排泄物、农林业的废弃物、城市废弃物和工业废弃物等,这都属于生物质资源。生物因光合作用,是储备太阳能的个体,蕴藏着巨大的生物质能。生物质是一种可再生的、无污染、低碳和可降解的绿色碳能源。生物质能源作为生物燃料的重要组成部分,可以提供热能、动能和电能等生物质能源。与太阳能、水电、风能等可再生能源不同,生物能源是一种典型的含能体能源,无论是储存性、可运输性方面,都是传统液化石燃料无法比拟的,有着良好的发展空间。
2生物燃料的分类
从形态上,可以将生物燃料划分为固态型、液态型和气态型三种生物燃料。当今用于交易的固态型生物燃料有煤球、木材、树皮等;液态型生物燃料主要有生物乙醇柴油、甲醇和合成生物燃油等;气态型主要包含沼气和二甲醚。虽然生物燃料在能量密度上稍差于石化燃料,但是在生产能耗和环保方面都是石化燃料所无法比拟的。
生物乙醇:生物乙醇是利用含有淀粉和糖分的生物原料发酵,再经过蒸馏提纯而来。不同的国家所利用的原料也是不同的。在巴西和南非等地区主要利用甘蔗;美国利用玉米粒和小麦;而在我国,可利用的原料种类比较多,其中有玉米、大米和番薯等。巴西是世界上生物乙醇规模生产量最大的国家,在20世纪30年代已经开始利用甘蔗制作生物乙醇,并成功应用在汽车驱动中。近些年来随着石油价格的不断攀升,巴西的生物乙醇产业得到了快速地发展,已经占据巴西驱动燃料的40%左右,成为最大的生物乙醇输出国,为巴西带来了巨大的经济效益。
生物柴油:生物柴油是利用植物油和动物油脂中的长链脂肪酸烷基酯制作而成的,不需要进行净化处理,可以直接使用。当前生物柴油主要源于欧洲,其中以德国为主,德国是世界最大的生物柴油生产国和输出国。与之相比,亚非国家对生物柴油的研究和利用还处于初级阶段。在巴西,生物柴油以蓖麻籽和葵花籽为主要原料;美国则使用大豆为生产原料;而欧洲地区的国家主要以油菜和芥菜籽为主。加拿大渔业比较发达,澳大利亚和新西兰畜牧业比较发达,所以这3个国家主要以动物脂肪为主要生产原料。在亚洲国家中,日本以食用废油为原料,已经发展成为亚洲生物柴油的第一生产国。而其他的亚洲国家,如印尼和马来西亚以棕榈为原料;中国以麻疯树作为原材料;菲律宾使用椰子;印度应用了棉花籽。
3生物燃料的优点
生物燃料实际就是利用绿色植物获取太阳能的环保燃料,这种储能载体是极其廉价的,而又能获得较高的效益。所以按理论来说,世界各国都可以依据本身动植物的优势来生产生物燃料,无需改造机动车,不需要调配能源、改变补给设备,大大提高了生物柴油的适用范围。而使用生物燃料可以消除传统燃料所带来的空气污染问题,有利于生态环境的保护。生物燃料无毒,不会对环境产生污染,有效保护了土壤和水资源。并且生物燃料充分利用了生活垃圾,对于城市卫生建设工作的顺利开展起到了促进作用。所以生物燃料的研发和利用对于经济发展、生态环境建设、石化能源的保护都有着重大的意义。同时生物燃料产业化发展也为人们就业提供了机会,为实现社会和谐安定发展提供了保障。
4结语
随着能源危机的愈演愈烈,生物燃料已经是未来能源发展的趋势,发展和利用新型绿色能源已经是全世界迫在眉睫的问题。在我国也要积极推动生物燃料的研发和应用,但是不能为了短期的经济效益和环境效益而盲目地发展和借鉴,要坚持以科学技术为基础,对于研发的生物燃料要采用谨慎的科学态度去应用,只有步步为营,才能够发展出适宜我国国情的生物燃料产业。
参考文献
[1]雷齐玲.燃料乙醇技术研究现状和发展趋势分析[J].广州化工,2015(5).
[2]刘剑钊,单美玉,戴磊,等.玉米燃料乙醇专利分析[J].科技和产业,2013(4).
[3]李煦颖,张鑫蕊,马秋娟,等.燃料乙醇领域的专利状况分析[J].化工进展,2013(10).
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