摘要：为协助教师详细了解毕业论文的课题分布情况,指导学生合理选择毕业论文课题,提出了一种基于机器学习的高校毕业论文课题信息分析方法.首先,对收集的论文课题信息文本进行规范化、去重、删除无关数据、分词等预处理,并通过人工筛选建立专业术语词典;其次,基于逆文档频率和专业术语确定特征词,利用TF-IDF算法和专业术语因子计算特征词的权重并构造归一化文档向量;最后,采用DBSCAN算法进行聚类,并采用Rand指数进行聚类评价,以此提取出Top-K高频特征词,并将其作为类簇描述的关键词.实验结果表明,该方法可有效分析论文课题内容的分布情况,进而为评价和设计毕业论文课题提供有效的依据.

摘要：从分析影响共振的各种因素出发,进行了声波作用下玻璃杯共振频率研究,针对振幅小于1mm的声波共振的情况,设计了基于光学比例放大原理的声波共振频率测试方法,利用反射镜的旋转来放大旋转弧长,以最大共振幅度鉴别共振频率,有效解决了微小振动幅度的共振频率测量问题。通过频率—位移数据拟合分析共振频率对相关参量的依赖程度和规律,可用于实现声波共振频率测试和小振幅频率测量和检测。