SVM-KNN分类算法研究

SVM-KNN分类算法是一种将支持向量机（SVM）分类和最近邻（NN）分类相结合的新分类方法。针对传统SVM分类器中存在的问题,该算法通过支持向量机的序列最小优化（SMO）训练算法对数据集进行训练,将距离差小于给定阈值的样本代入以每类所有的支持向量作为代表点的K近邻分类器中进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,该分类器的分类准确率比单纯使用SVM分类器要高,它在一定程度上不受核函数参数选择的影响,具有较好的稳健性。     

面向不平衡数据集的改进型SMOTE算法

针对SMOTE（synthetic minority over-sampling technique）在合成少数类新样本时存在的不足,提出了一种改进的SMOTE算法GA-SMOTE。该算法的关键将是遗传算法中的3个基本算子引入到SMOTE中,利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择,使用交叉、变异算子实现对合成样本质量的控制.结合GA-SMOTE与SVM（support vector machine）算法来处理不平衡数据的分类问题.UCI数据集上的大量实验表明,GA-SMOTE在新样本的整体合成效果上表现出色,有效提高了SVM在不平衡数据集上的分类性能。     

聚合支持向量机分类器的行人检测方法

针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机（Ensemble SVM）分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。     

支持向量机参数优化的一种新方法

支持向量机(SVM)的性能与SVM参数的选择有关.SVM参数的优化需要一个准则,本文提出了一种以原空间中样本到分类面的最短代数距离最大为准则的SVM参数优化方法.该方法旨在使SVM分类面在原空间中使样本"平分秋色",更能体现SVM分类器的结构风险最小化的原则.算法简单、几何直观性好、易于实现.通过在双螺旋线样本和Iris样本集上所作测试证明了该方法的有效性.     

高斯核尺度空间中的采样算法研究

将线性尺度空间的特征点扩展问题转化为多尺度数据集的同尺度内分类问题,该问题属于尺度不变的非平衡数据集分类问题。提出了一种基于尺度空间的核学习的采样算法来处理支持向量机(support vector machine,SVM)在非平衡数据集上的分类问题。其核心思想是首先在核空间中对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和核空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练,从而有效克服了目前采样方法在不同空间处理训练样本所带来的数据不一致问题。该算法所采用的采样策略不仅能够降低数据失衡率,而且能够拓展少数类样本所形成的凸壳,从而更为有效地纠正最优分类超平面偏移问题。实验结果证明,所获得的结果分类器具有更好的泛化性能,能够在同尺度内有效扩展稳定特征点数量。     

一种基于支持向量的二进制粒子群网络故障特征选择算法

网络故障诊断中大量无关或冗余的特征会降低诊断的精度,需要对初始特征进行选择。Wrapper模式特征选择方法分类算法计算量大,为了降低计算量,本文提出了基于支持向量的二进制粒子群（SVB-BPSO）的故障特征选择方法。该算法以SVM为分类器,首先通过对所有样本的SVM训练选出SV集,在封装的分类训练中仅使用SV集,然后采用异类支持向量之间的平均距离作为SVM的参数进行训练,最后根据分类结果,利用BPSO在特征空间中进行全局搜索选出最优特征集。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够降低封装模式特征选择的计算量且获得了较高的分类精度以及较明显的降维效果。     

结合改进密度峰值聚类和共享子空间的协同训练算法

针对协同训练算法在迭代过程中加入的无标记样本的有用信息不足和多分类器对样本标记不一致导致的分类错误累积问题,提出结合改进密度峰值聚类和共享子空间的协同训练算法。该算法先采取属性集合互补的方式得到两个基分类器,然后基于虹吸平衡法则进行改进密度峰值聚类,并从簇中心出发来推进式选择相互邻近度高的无标记样本交由两个基分类器进行分类,最后利用多视图非负矩阵分解算法得到的共享子空间来确定标记不一致样本的最终类别。该算法利用改进密度峰值聚类和相互邻近度选择出更具空间结构代表性的无标记样本,并采用共享子空间来修订标记不一致的样本,解决了因样本误分类造成的分类精度低的问题。在9个UCI数据集上的多组对比实验证明了该算法的有效性,实验结果表明所提算法相较于对比算法在7个数据集上取得最高的分类正确率,在另2个数据集取得次高的分类正确率。     

遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究

提出了一种基于遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数。利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度。     

基于代价敏感支持向量机的软件缺陷预测研究

软件缺陷预测是典型的非平衡学习问题。基于CS SVM和聚类算法改进代价敏感支持向量机（SVM）算法,提出了CCS SVM软件缺陷预测模型。在CCS SVM预测模型中,将SVM与类别误分代价结合起来,以非平衡数据评价指标作为目标函数,优化错分代价因子,提升少数类样本的识别率。通过聚类找到每类样本的中心点,根据样本到其中心点的距离定义每个样本的类别置信度,给每个样本分配不同的误分代价系数,并把样本的置信度引入到代价敏感SVM优化问题中,提高算法鲁棒性,提升SVM分类性能。此外,为了提高模型的泛化能力,使用遗传算法优化特征选择和模型参数。通过美国航空航天局NASA MDP数据集实验表明,本文方法的G mean和F measure模型评价值有明显的提升。     

粒子群优化支持向量机的入侵检测算法

为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

Call for papers Special issue on Modeling and control technologies for civil,energy,and power systems

正The control of civil,energy,and power systems presents significant new challenges for modeling and control theory.The purpose of this special issue is to provide a forum for researchers and practical engineers to discuss the recent advances in modeling and control technology development for civil,energy,and power systems.Prospective authors are invited to submit their original contributions with the focus on theory or applications of modeling,control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.comAim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.