支持向量机的参数优化及其文本分类中的应用

支持向量机的优化算法对准确检索所需信息资料很重要.传统支持向量机参数寻优方法速度慢、运算量大,具有一定的盲目性.针对准确快速检索到所需信息,为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类方法(IA-SVM).将支持向量机模型参数作为抗体的基因设计了抗体的编码方案,利用人工免疫算法对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化搜索,使支持向量机的分类性能最优.实验结果表明,IA-SVM算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,在文本分类问题上明显提高了分类正确率和检索速度.     

基于粒子群优化的支持向量机在机械模式分类中的应用

机械故障诊断本质上是一个模式分类问题.支持向量机由于解决分类问题有着较好的表现,得到了日益广泛的应用.针对支持向量机的参数对分类性能的影响,采用粒子群算法对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优,并将其应用于实例,得到了较好的分类正确率.     

遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测

针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。     

基于遗传算法支持向量机的网络入侵预测

在预测网络安全问题的研究中,针对网络入侵检测优化问题,为了改变传统入侵检测算法存在训练精度高,预测精度相当低的过拟合难题,提出一种基于遗传算法的支持向量机。支持向量机首先利用遗传算法搜索最优的支持向量机参数,然后用得到的最优参数来训练,利用训练得到的最优算法模型对测试集进行建模预测。并利用支持向量机对KDD 1999 CUP数据集进行了仿真。实验结果表明,方法在降低训练时间的同时有着很好的检测率,优于经典的神经网络算法,方法提高了预测效率。     

基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种精英选择策略粒子群算法（EPSO）优化相关向量机（RVM）的网络入侵检测模型（EPSO-RVM）。将相关向量机的参数编码成粒子,将入侵检测正确率作为粒子群搜索的目标,通过粒子群算法对参数优化问题进行求解,并引入精英选择策略增强粒子群算法的全局搜索能力,根据最优参数建立基于RVM的入侵检测模型,采用KDD99数据集对其性能测试,结果表明,相对于对比模型,EPSO-RVM较好地解决了相关向量机参数优化难题,提高了网络入侵检测的正确率。     

基于遗传相关向量机的图像分类技术

为了克服当前图像分类算法分类精度低等难题,提出基于遗传相关向量机(G-RVM)的图像分类方法,应用遗传算法对相关向量机参数进行优化.首先,采用主成分析法(PCA)提取图象特征;其次,利用训练集的数据,结合遗传算法获得相关向量机最优参数,得到优化的相关向量机图像分类模型;最后,采用Corel图像数据库中的图像作为实验数据.实验结果表明遗传相关向量机的图像分类方法比现有的图像分类方法有着更高的分类精度.因此,遗传相关向量机方法非常适合图像分类.     

PSO-SVM及其在减速机齿轮诊断中的应用

针对支持向量机(SVM)参数一般是人为选取,无法准确取到最佳值的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)对参数进行优化的支持向量机(PSO-SVM).以减速机齿轮的3类故障类型(正常、磕碰、磨损)数据作为研究资料,组成训练样本集,训练PSO-SVM分类模型,从训练集中抽取部分数据组成测试样本集,对模型进行检验测试.研究表明:PSO-SVM模型分类正确率达到了93.8%,相较未进行参数优化的SVM,算法能更好地找到全局最优解,提高了模型的分类正确率.     

IA-SVM算法在网络入侵检测中的研究

研究网络入侵检测问题,网络入侵具有不确定性、多变性和动态性,传统检测方法不能很好的识别这种特性,且传统支持向量机参数采优化方法易出现参数选择不当,导致网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将免疫算法引入到网络入侵检测中,用其优化支持向量机参数.方法将网络入侵检测数据输入到支持向量机中学习,将支持向量机参数作为免疫算法的抗体,把网络入侵检测准确率作为免疫算法抗原,通过抗体和抗原相互作用得到最优的支持向量机参数,然后对网络入侵数据检测得到入侵检测结果,最后通过DRAP网络入侵数据集对该方法进行仿真.仿真结果表明,相对传统网络入侵检测方法,新方法学习速度快,检测准确率高,很好地解决了传统检测方法准确率低的难题,为网络安全提供了保障.     

基于均匀设计的最小二乘支持向量机改进算法

针对最小二乘支持向量机模型的参数选取耗时长,容易陷入局部最优而导致过拟合的问题,提出了一种基于均匀设计的将大样本搜索转化为小样本搜索技术的参数寻优方法.把支持向馘机算法的每一次训练过程作为一个试验考虑,试验影响因子为算法的参数,运用均匀设计的手段进行方案设计,采用统计的方法对结果进行分析和选择.最后把该方法应用于3个大样本数据集建模中的参数优化,仿真结果表明方法大幅度减小了时间复杂度,较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题,同时获得精确的建模效果.     

基于均匀设计的支持向量机参数优化方法

在实际应用中,支持向量机的性能依赖于参数的选择。针对支持向量机的参数选择问题进行了研究和分析,提出了基于均匀设计的支持向量机参数优化方法。与基于网格搜索、粒子群算法、遗传算法等支持向量机参数优化方法进行了比较与分析,采用多个不同规模的标准的分类数据集进行测试,比较了四种方法的分类正确率和运行时间。仿真实验表明,四种方法都能找到最优参数,使支持向量机的分类正确率接近或超过分类数据集的理论精度,本文方法具有寻参时间短的特点。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。