高校收费问题的分析

教育收费连着千家万户,与居民生活息息相关,成为目前社会普遍关注的热点问题,近年来社会、媒体、检查部门屡屡反映教育收费问题,社会各界人士也对教育改革产生了质疑。对高校收费问题进行了探讨,分析了高校收费问题产生的原因,既有高校本身的问题,也由政府有关部门制定政策方面的问题。提出了解决高校收费问题的措施,一是高校要进一步规范收费行为,二是要规范政府有关部门在制定收费政策上的行为,三是加大收费的监督检查力度,保障高校改革取得新的进展。     

基于极限学习机的中文文本分类方法

针对当前中文文本分类方法难以平衡分类精度和学习效率的问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)的中文文本分类方法,该方法包括预处理模块、文本特征提取模块、特征融合模块和基于极限学习机的分类模块。在分类模块中,提出采用单隐层神经网络作为分类器并使用ELM算法来训练分类器,有效地平衡模型性能和学习效率。同时分别针对不同的特征训练分类器,集成不同分类器的输出得到最后的分类结果,有效提高了平衡分类精度,并在电网档案管理系统的档案归类任务中对该模型进行应用评估。实验结果表明,该模型不仅有较高的分类精度,而且在训练和测试两个阶段模型的计算都具有较低的代价。所提方法适用于海量数据下的中文文本分类场景,具有重要的研究意义和推广价值。