基于超球体的二叉树SVM多分类算法的研究

针对现有的支持向量机在多类分类方法上存在的不足,提出了一种基于超球体的二叉树SVM多类分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据,设计超球体支持向量机的树型模型,克服了差错积累问题。实验证明,与其它SVM多类分类方法相比,该方法具有较高的分类精度,提高了支持向量机在多类分类问题中的实验效果。     

一种改进的偏二叉树孪生支持向量机算法及其应用

针对二叉树分类性能受其层次结构影响较大的问题,提出了一种改进的偏二叉树孪生支持向量机多分类算法。该算法定义了一种基于加权样本类内距离和类间距离的混合分离性测度β,根据β的大小构造出合理层次结构的偏二叉树孪生支持向量机分类器。通过UCI数据集,验证了改进算法相较于其它SVM多分类算法的优越性。以风电机组齿轮箱故障诊断作为研究对象,基于时频联合方法提取其故障特征,应用改进的偏二叉树孪生支持向量机算法实现了对齿轮箱故障的准确识别。     

基于球结构的完全二叉树SVM多类分类算法*

针对一般的SVM方法不能有效地处理不平衡样本数据及现有的偏二叉树结构SVM分类器速度慢的这两个问题,提出了一种基于球结构的完全二叉树SVM多分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据;构建完全二叉树结构,使得同层节点所代表的SVM分类器可以并行工作,能提高其训练和分类速度,分类速度相当于折半查找。实例验证两者结合后的算法可实现准确且高效的多类分类。     

基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法

针对二叉树支持向量机在多类分类问题上存在的不足,利用粒子群算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,在此基础上,结合二又树支持向量机,构建了偏二叉树多类分类算法.该方法在二叉树各节点处根据聚类中心所对应的样本构造学习样本集和最优分类超平面,保障了聚类精度,有效地提高了测试正确率.实验表明,本文提出BT-SVM多类分类算法的测试正确率要高于同类多类分类算法.     

一种基于几何分布的新支持向量机多分类方法

二叉树支持向量机是多分类问题的一种有效方法,然而分类的效果与二叉树的结构密切相关。获得更好的分类效果和更高的效率,要使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。距离通常用来衡量两个类的分离程度,但不能反映类的分布情况。考虑到多分类中类的分布,文中定义新的分离度和相似度来衡量两个类的分离度,并且提出了一中新的基于几何分布二叉树支持向量机多分类算法,该方法使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。实验表明该方法具有较高的分类准确率和效率。     

一种基于改进的支持向量机的多类文本分类方法

提出了一种基于二叉树、预抽取支持向量机及循环迭代算法的改进的支持向量机(SVM)的多类文本分类方法, 与现有的多类分类SVM算法相比，该方法具有较高的计算效率。给出了具体实现过程并将其用于文本分类中，实验表明该算法用于文本分类的有效性及其高效率。     

基于加权模糊隶属度的二叉树多分类算法

针对二叉树支持向量机多分类算法准确率与分类效率较低的问题,提出了一种基于加权模糊隶属度的二叉树支持向量机多分类算法（binary tree support vector machines multi-classification algorithm based on weighted fuzzy membership,PF-BTSVM）。该算法依据最大最小样本距离与质心距离构造出一个近似完全二叉树,提高了整体结构的分类效率;利用模糊隶属度函数以及正负辅助惩罚因子对训练集进行筛选,剔除掉对分类无用的样本与噪声值,实现了训练集的提纯并且削弱了不平衡分类时超平面的偏移。在数据集上的实验结果表明,与其他二叉树多分类算法相比,该算法在提高了分类准确率以及稳定性的的同时还加快了训练与分类的速度,而且这种优势当分类的不平衡度越大时越明显。     

基于支持向量机的改进分类算法

为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的多类分类算法对比,验证该算法的有效性,为多类分类预测研究提供了一条有效的途径.     

基于二叉树多类支持向量机的文本分类研究

文本分类是文本数据挖掘的基础和核心,为解决在文本分类中二值支持向量机不能进行多类分类的问题,论文提出采用二叉树对多个二值支持向量机(SVM)子分类器进行组合,并运用聚类分析中类距离方法规范二叉树生成过程的基于二叉树的多类支持向量机(MSVM)分类算法。实验数据表明,相对于KNN 算法和朴素贝叶斯算法,基于二叉树的MSVM 算法在文本分类上更具优越性。该算法已应用于科技奖励信息检索系统中,取得了良好的效果。     

一种不平衡支持向量机的校正方法

针对支持向量机中两类不平衡数据的分离超平面的偏移问题提出一种校正方法：先对两类样本数据在核空间中进行核主成分分析，分别求出两类样本数据的在特征空间中的主要特征值；然后根据两样本容量以及各自的特征值所提供的信息，对两类数据给出惩罚因子比例；最后通过优化训练产生一个新的分离超平面。该分类面校正了标准支持向量机的分类误差，与标准的支持向量机相比，该方法不仅平衡了错分率，同时还能减少错分率。实验结果验证了方法的有效性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。