错误分类

摘要： 文章将学生在高等数学的学习过程中经常出现的一些具有共性的错误加以总结、分类，并通过举例分析原因。在今后的教学中，教师授课时可以提前以此为鉴，从而进一步提高教学质量。%This paper summarizes some common errors which students often make mistakes in learning advanced mathematics and analyzes the reasons by examples. In the future, teachers can improve the quality of teaching by mastering these mistakes in advanced.

摘要： 语言教学活动中,采用何种方式纠正错误才能有效帮助学生提高语言水平,是困扰教师的难题,也是专家学者存有争议的问题.本文主要分析语言错误的类型,并探讨几种纠错策略,以期能为教师纠错提供参考.

摘要： AIM To correct for misclassification error in registering causes of death in Iran death registry using Bayesian method.METHODS National death statistic from 2006 to 2010 for gastric cancer which reported annually by the Ministry of Health and Medical Education included in this study. To correct the rate of gastric cancer mortality with reassigning the deaths due to gastric cancer that registered as cancer without detail, a Bayesian method was implemented with Poisson count regression and beta prior for misclassified parameter, assuming 20% misclassification in registering causes of death in Iran.RESULTS Registered mortality due to gastric cancer from 2006 to 2010 was considered in this study. According to the Bayesian re-estimate, about 3%-7% of deaths due to gastric cancer have registered as cancer without mentioning details. It makes an undercount of gastric cancer mortality in Iranian population. The number and age standardized rate of gastric cancer death is estimated to be 5805(10.17 per 100000 populations), 5862(10.51 per 100000 populations), 5731(10.23 per 100000 populations), 5946(10.44 per 100000 populations), and 6002(10.35 per 100000 populations), respectively for years 2006 to 2010.CONCLUSION There is an undercount in gastric cancer mortality in Iranian registered data that researchers and authorities should notice that in sequential estimations and policy making.

摘要： AIM To correct the misclassification in registered gastric cancer incidence across Iranian provinces in cancer registry data. METHODS Gastric cancer data is extracted from Iranian annual of national cancer registration report 2008. A Bayesian method with beta prior is implemented to estimate the rate of misclassification in registering patient'spermanent residence in neighboring province. Each time two neighboring provinces with lower and higher than 100% expected coverage of cancer cases are selected to be entered in the model. The expected coverage of cancerous patient is reported by medical university of each province. It is assumed that some cancer cases from a province with a lower than 100% expected coverage are registered in their neighboring province with more than 100% expected coverage. RESULTS The condition was true for 21 provinces from a total of 30 provinces of Iran. It was estimated that 43% of gastric cancer cases of North and South Khorasan provinces in north-east of Iran was registered in Razavi Khorasan as the neighboring facilitate province; also 72% misclassification was estimated between Sistan and balochestan province and Razavi Khorasan. The misclassification rate was estimated to be 36% between West Azerbaijan province and East Azerbaijan province, 21% between Ardebil province and East Azerbaijan, 63% between Hormozgan province and Fars province, 8% between Chaharmahal and bakhtyari province and Isfahan province, 8% between Kogiloye and boyerahmad province and Isfahan, 43% Golestan province and Mazandaran province, 54% between Bushehr province and Khozestan province, 26% between Ilam province and Khuzestan province, 32% between Qazvin province and Tehran province(capital of Iran), 43% between Markazi province and Tehran, and 37% between Qom province and Tehran. CONCLUSION Policy makers should consider the regional misclassification in the time of programming for cancer control, prevention and resource allocation.

摘要： AIM To study the trend of hepatocellular carcinoma incidence after correcting the misclassification in registering cancer incidence across Iranian provinces in cancer registry data.METHODS Incidence data of hepatocellular carcinoma were extracted from Iranian annual of national cancer registration reports 2004 to 2008.A Bayesian method was implemented to estimate the rate of misclassification in registering cancer incidence in neighboring province.Abeta prior is considered for misclassification parameter.Each time two neighboring provinces were selected to be entered in the Bayesian model based on their expected coverage of cancer cases which is reported by medical university of the province.It is assumed that some cancer cases from a province that has an expected coverage of cancer cases lower than 100% are registered in their neighboring facilitate province with more than 100% expected coverage.RESULTS There is an increase in the rate of hepatocellular carcinoma in Iran.Among total of 30 provinces of Iran,21 provinces were selected to be entered to the Bayesian model for correcting the existed misclassification.Provinces with more medical facilities of Iran are Tehran(capital of the country),Razavi Khorasan in north-east of Iran,East Azerbaijan in north-west of the country,Isfahan in central part and near to Tehran,Khozestan and Fars in south and Mazandaran in north of the Iran,had an expected coverage more than their expectation.Those provinces had significantly higher rates of hepatocellular carcinoma than their neighboring provinces.In years 2004 to 2008,it was estimated to be on average 34% misclassification between North Khorasan province and Razavi Khorasan,43% between South Khorasan province and Razavi Khorasan,47% between Sistan and balochestan province and Razavi Khorasan,23% between West Azerbaijan province and East Azerbaijan province,25% between Ardebil province and East Azerbaijan province,41% between Hormozgan province and Fars province,22% between Chaharmahal and bakhtyari province and Isfahan province,22% between Kogiloye and boyerahmad province and Isfahan,22% between Golestan province and Mazandaran province,43% between Bushehr province and Khozestan province,41% between Ilam province and Khuzestan province,42% between Qazvin province and Tehran province,44% between Markazi province and Tehran,and 30% between Qom province and Tehran.CONCLUSION Accounting and correcting the regional misclassification is necessary for identifying high risk areas and planning for reducing the cancer incidence.

摘要： 读懂学生是因材施教的前提,而学业诊断则是读懂学生的重要途径。传统学业诊断耗时低效,是一种落后的模式。近年来,江苏省梅村高级中学通过采用光电技术、云端技术、大数据技术与传统教师批改相结合方式,开发出了"极课学业诊断系统",主要依托极课大数据,使精准化教学、差异性教学、个性化教学成为可能。目前,这一系统已被全国

摘要： 错误分析是语言教学中的重要组成部分,清晰的错误理论框架将为错误分析提供坚实的理论基础,但目前关于错误的分类尚不明晰,本文就此问题展开讨论,理清错误分类的研究.

摘要： 大连作为我国东部沿海重要港口城市和旅游城市,吸引了众多外资企业以及国外游客,经济蓬勃发展.然而为国外友人提供信息和指示的公示语英译却没能追上经济发展的脚步.公示语的漏译、错译、不规范等问题频频出现在各种公共场合,给国外友人带来不便,对大连的对外城市形象也造成了一定的影响.本文将以笔者通过对大连地区实地采集的公示语实例为素材,分析公示语翻译错误类型、语言结构特点与语言使用角度给出翻译方法与翻译建议.

摘要： 根据德国功能学派学者克里斯蒂安·诺德的翻译错误分类理论,可以把翻译中的错误按照功能层级分为四类,本文将在该理论的指导下,分析天水市旅游文本英译中存在的错译、漏译等问题,并对翻译现状从政府和译者两个方面提出改进建议,希望今后可以避免此类问题,弘扬天水文化.

摘要： 现代社会中许多复杂的系统都是由计算机软件控制的，因此对软件测试就显得非常重要。最早人们使用Capture-recapture模型估计软件中含有的错误数量，本文则在此模型基础上引用seeding即种植方法把被检测的软件中所含有的错误按类别进行分类，然后根据分类分别对软件进行测试，最后将每种类别所求到的错误数估计值相加即得到对整个软件错误总数的估计值。

摘要： 现代社会中许多复杂的系统都是由计算机软件控制的，因此对软件测试就显得非常重要。最早人们使用Capture-recapture模型估计软件中含有的错误数量，本文则在此模型基础上引用seeding即种植方法把被检测的软件中所含有的错误按类别进行分类，然后根据分类分别对软件进行测试，最后将每种类别所求到的错误数估计值相加即得到对整个软件错误总数的估计值。

摘要： 现代社会中许多复杂的系统都是由计算机软件控制的，因此对软件测试就显得非常重要。最早人们使用Capture-recapture模型估计软件中含有的错误数量，本文则在此模型基础上引用seeding即种植方法把被检测的软件中所含有的错误按类别进行分类，然后根据分类分别对软件进行测试，最后将每种类别所求到的错误数估计值相加即得到对整个软件错误总数的估计值。

摘要： 现代社会中许多复杂的系统都是由计算机软件控制的，因此对软件测试就显得非常重要。最早人们使用Capture-recapture模型估计软件中含有的错误数量，本文则在此模型基础上引用seeding即种植方法把被检测的软件中所含有的错误按类别进行分类，然后根据分类分别对软件进行测试，最后将每种类别所求到的错误数估计值相加即得到对整个软件错误总数的估计值。

摘要： 本文以《蒙古文印刷体扫描识别系统》导致的文本错误为对象,观察文本中具有典型特征的各案例,并在此基础上提出了规则和相似度模型相结合的蒙古文扫描识别系统自动校正算法。

摘要： 本文以《蒙古文印刷体扫描识别系统》导致的文本错误为对象,观察文本中具有典型特征的各案例,并在此基础上提出了规则和相似度模型相结合的蒙古文扫描识别系统自动校正算法。

摘要： 本文以《蒙古文印刷体扫描识别系统》导致的文本错误为对象,观察文本中具有典型特征的各案例,并在此基础上提出了规则和相似度模型相结合的蒙古文扫描识别系统自动校正算法。

摘要： 本文以《蒙古文印刷体扫描识别系统》导致的文本错误为对象,观察文本中具有典型特征的各案例,并在此基础上提出了规则和相似度模型相结合的蒙古文扫描识别系统自动校正算法。

摘要： 本文以《蒙古文印刷体扫描识别系统》导致的文本错误为对象,观察文本中具有典型特征的各案例,并在此基础上提出了规则和相似度模型相结合的蒙古文扫描识别系统自动校正算法。

摘要： 一种基于伞式算法的电力系统动态安全误分类约束方法，步骤1：基于动态安全分类规则，构建相应的动态安全分类标签；步骤2：对基于电力系统历史运行数据库构建的初始样本集进行特征选择，获取关键特征集；步骤3：基于伞式算法的奈曼皮尔逊综合分类器构建在线动态安全评估模型，利用关键特征集及相应动态安全分类标签作为输入送入到分类器中进行离线训练；步骤4：考虑各种电力系统运行影响因素，进行时域仿真获得更新样本集，送入到综合NP分类器中进行模型更新；步骤5：通过实时收集的同步相量测量单元数据进行在线DSA。本发明能降低DSA误分类对电力系统安全运行的影响，减少社会经济损失。

摘要： 本发明公开了一种基于误分类代价的钻井早期溢流智能监测方法，该方法选择立管压力差、总池体积差、进出口流量差、进出口钻井液密度差、进出口钻井液温度差、进出口钻井液电导率、钻时这7个参数作为溢流预警的特征参数，以误分类代价最低为模型的优化目标，构建基于代价敏感的早期溢流监测模型；该模型由依次进行的特征转换模块、代价敏感数据集构建模块、集成学习模块这三个模块构成；特征转换模块用于将输入数据集进行归一化处理及转换原始的特征空间；代价敏感数据集构建模块用于构建包含代价信息的训练数据集；集成学习模块用于集成多个弱分类器以得到强分类器。该方法克服了传统的机器学习算法存在的精度低、泛化能力差问题。

摘要： 公开了用于实现安全关键推理应用程序的安全监测框架的系统、装置和方法。系统包括安全关键推理应用程序、安全监测器和推理加速器引擎。安全监测器从安全关键推理应用程序接收输入图像、测试数据和神经网络规范。安全监测器通过在输入图像之外添加附加对象来生成所修改图像。安全监测器将所修改图像和神经网络规范提供给推理加速器引擎，所述推理加速器引擎处理所修改图像并向安全监测器提供输出。安全监测器通过将针对附加对象的输出与已知良好结果进行比较来确定对原始输入图像进行错误处理的概率。安全监测器补充了推理加速器引擎的总体故障覆盖范围，并涵盖了仅可在网络级别处观察到的故障。

摘要： 本发明的实施例提供用于在物理验证期间管理违例和错误分类的方法和设备。该系统可以通过对布图应用一组设计规则检查(DRC)规则来识别DRC违例。系统可以从用户接收错误分类，其中错误分类规定如何处理DRC违例。接着，系统可以将DRC违例、用户选择的错误分类、以及与用户关联的用户标识符存储在数据库中。如果没有授权用户来批准该错误分类，则数据库可以指示未批准该错误分类。稍后，被授权批准错误分类的用户可以批准错误分类。系统可以确定一个单元是否已知，并且如果该单元已知，则系统可以使用存储在数据库中的违例和错误分类来加速验证过程。

摘要： 本发明公开了一种缓解神经网络对未知类样本产生错误分类的方法及装置，所述方法在训练神经网络的时候，将原始训练集和未知类样本训练集输入到神经网络中进行训练，对于原始训练集通过第一损失函数进行训练，对于未知类样本训练集通过第二损失函数进行训练，当神经网络的总损失函数达到最小值时，神经网络训练完成，由于只有当神经网络对原始训练集中的训练样本的类别做出最高置信度的正确预测时，第一损失函数的损失值最小，而当神经网络对未知类样本的训练样本的类别做出最低置信度的错误预测时，第二损失函数的损失值最小，因此通过实施本发明实施例能缓解现有神经网络对于未知类样本产生高置信度错误分类的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于教育系统的脚本错误分类记录方法及电子设备，其中，所述方法包括步骤：A.对文档进行事件监听，捕获全局错误，读取错误信息；B.对错误信息进行分类；C.对已分类的错误信息进行源文件读取，整理错误信息，进行异步上传并导出数据；通过本发明所述方案，添加全局监听事件，捕获到错误后，分类整理记录后发送到后台并记录，将错误统一捕获后，进行分类整理后，可完善错误的信息。

摘要： 本发明的实施例提供用于在物理验证期间管理违例和错误分类的方法和设备。该系统可以通过对布图应用一组设计规则检查(DRC)规则来识别DRC违例。系统可以从用户接收错误分类，其中错误分类规定如何处理DRC违例。接着，系统可以将DRC违例、用户选择的错误分类、以及与用户关联的用户标识符存储在数据库中。如果没有授权用户来批准该错误分类，则数据库可以指示未批准该错误分类。稍后，被授权批准错误分类的用户可以批准错误分类。系统可以确定一个单元是否已知，并且如果该单元已知，则系统可以使用存储在数据库中的违例和错误分类来加速验证过程。

摘要： 本发明公开了一种基于误分类感知正则化训练的图像分类方法，包括训练阶段和分类阶段，其中训练阶段包括：1、建立基于神经网络的图像分类模型；采用训练集对所述图像分类模型进行训练；2、构造训练集中每个训练样本的对抗样本，得到对抗样本集；3、采用对抗样本对训练后的图像分类模型进行误分类感知正则化训练，4、重复依次执行步骤S2，S3 echo次，echo为预先设置的正则化训练次数，得到最终训练好的图像分类模型；分类阶段包括：5、将待分类的图像输入最终训练好的图像分类模型，其输出即为待分类图像中目标的类别标签。该方法对正确分类样本和错误分类的样本采用不同的训练方式，提高了分类模型的可验证鲁棒性。

摘要： 本实用新型公开了一种具有错误分类归纳功能的英语听力测试机，包括机体和分类组件，所述机体的后端连接有连接轴，且连接轴的外部安装有调节块，所述分类组件设置于调节块的外部，且分类组件包括分类杆、分类槽、连接块、短轴、调节杆、伸缩杆、底座和底槽。该具有错误分类归纳功能的英语听力测试机四根调节杆通过短轴将其收尾连接在一起，使四根调节杆可绕着短轴进行旋转，从而调节调节杆的长度总和，伸缩杆可随着调节杆收尾的位置而伸缩，起到围栏的作用，该组合共设置有两组，分别安装在分类杆的下方，可将正确和错误知识点的卡片分类放置两个不同位置的分类杆的中部，调节杆起到限位的作用，且调节杆底部的底座可使分类放置的卡片不会掉落出去。

摘要： 本实用新型提供一种用于在物理验证期间管理违例的设备。该设备包括：第一识别装置，被配置用于通过对布图应用一组设计规则检查DRC规则来识别第一DRC违例；第一呈现装置，被配置用于向第一用户呈现第一DRC违例；接收装置，被配置用于从第一用户接收第一错误分类，其中第一错误分类规定如何处理第一DRC违例，并且其中第一用户未被授权批准错误分类；存储装置，被配置用于在数据库中存储第一DRC违例、第一错误分类和与第一用户相关联的用户标识符，其中数据库将第一DRC违例与所述第一错误分类和用户标识符相关联，并且其中数据库指示第一错误分类未被批准。