基于粗糙集和BP神经网络的文本分类研究

研究文本分类、提高文本检索效率问题,针对文本特征维数过高导致神经网络收敛速度慢、文本分类精度低的难题,结合粗糙集的属性约简和神经网络的文本分类优点,提出了一种粗糙集(RS)结合BP神经网络的文本自动分类算法(RS-BPNN).RS-BPNN首先应用粗糙集理论的属性约简对文本特征预处理,降低向量维数,然后把冗余的属性从决策表中删去,最后利用神经网络进行分类.并在MATLAB环境中进行了仿真实验,仿真结果表明,RS-BPNN方法的识别精度比传统的BP神经网络高4%左右,提高了文本分类的精度和检索效率.     

粗集神经网络在网络入侵中的应用研究

研究网络安全问题.网络入侵具有多样性、不确定性,收集数据包含大量冗余信息,传统网络入侵检测算法无法消除冗余消息,导致网络入侵检测的准确率低.为了提高网络安全性,提出了一种粗集神经网络的网络入侵检测算法.算法利用粗集理论对入侵样本数据属性约简,将不完整数据剔除,消除冗余信息,然后将约简后的数据输入BP神经网络,通过BP神...     

基于RS和DWT—IOSVM的模拟电路故障诊断

针对以往故障诊断模型往往忽略故障数据中存在的大量无关和冗余信息以及故障诊断精度不高的缺点,设计了一种基于粗糙集(Rough Set,RS)和离散小波变换(Discrete Wavelet transform,DWT)一支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模拟电路故障诊断方法;首先,采用离散小波变换获取电路故障诊断特征向量以去除无关信息;然后通过基于RS属性出现频率的差别矩阵算法对特征向量进行属性约简以消除冗余属性;最后,建立多分类的SVM对电路进行分类以实现故障诊断,为了进一步提高故障诊断精度,采用改进免疫优化算法(Immune Optimizing Algorism,IOA)对SVM核函数的各参数进行优化;仿真实验表明,文中方法能有效实现电路的故障诊断,与其它方法相比,故障精度高达100%,是一种有效的电路诊断方法。     

组合模型在商业银行信用风险评估中的研究

研究商业银行信用风险评估问题,商业银行信用风险评评估涉及指标相当多,各指标间呈非线性关系且存在严重冗余信息,传统评估方法不能很好消除冗余信息,只能反映指标间的线性关系,导致风险评估准确率低.为了提高商业银行信用风险评估的准确性,提出了一种粗糙集理论(Rs)和BP神经网络(BPNN)相结合的商业银行信用风险评估组合模型(RS_BPNN).新模型首先利用粗糙集理论对各评估指标进行指标约筒,消除指标间的冗余消息,简化神经网络的网络结构,然后将约简后的数据输入非线性预测能力优异的BP神经网络进行训练,得到商业银行信用风险评估模型,最后采用中国工商银行某分行数据对组合模型进行仿真试验.仿真结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,组合模型加快了网络的运算速度,提高风险评估准确率,获得评估结果更具科学性.     

支持向量机在网络故障诊断中的应用

研究网络故障诊断问题,保证网络可靠性运行效率,针对网络故障是一个非线性、小样本数据,但是传统网络故障诊断方法是基于线性、大样本数据,导致网络故障诊断准确率较低.为了提高网络故障诊断准确率,将专门解决小样本、非线性问题的最小二乘支持向量机( LSSVM)应用到网络故障诊断中,将引起故障的因素作为LSSVM的输入,网络故障类型作为LSSVM输出,通过LSSVM的学习,建立网络故障诊断模型,最后采用建立的LSSVM模型对网络故障样本进行诊断.仿真结果表明,LSSVM网络故障诊断准确率明显高于其它网络故障诊断方法,并证明是一种网络故障诊断有效手段.     

粗糙集BP神经网络在房地产价格预测中的应用

研究房地产价格准确预测问题.由于房地产价格影响因子间信息严重冗余,受到社会上多种因素的影响.传统预测方法不能消除因子间的冗余信息,导致学习时间长、预测精度低.为了提高房地产价格的预测精度,提出一种粗糙集理论BP神经网络的房地产价格预测模型(RS-BPNN).RS-BPNN模型首先采用粗糙集理论消除房地产价格因子间冗余信息,提取重要因子,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对处理后的数据进行学习建模,用建立好的模型对房地产价格进行预测.仿真结果表明,RS-BPNN房地产价格预测速度比传统预测方法快,预测精度更高,说明RS-BPNN的预测结果可以为政策制定者和房地商及买房提供参考.     

水轮发电机故障诊断的仿真研究

研究水轮发电机故障诊断问题,引起水轮发电机故障原因相当多,传统故障诊断方法无法消除故障特征之间的重复信息,特征数量多,导致故障诊断效率和准确率低。为了提高水轮发电机故障诊断准确率,提出了一种基于粗糙集与最小二乘支持向量机(LSSVM)的水轮发电机故障诊断方法。首先采用粗糙集对水轮发电机故障特征进行约简,消除特征之间的重复信息,然后采用组选择算法对特征集进行二次约简,选择比较重要故障特征值,最后采LSSVM对水轮发电机数据集进行训练和故障诊断。仿真结果表明,粗糙集与LSSVM相结合的方法提高了水轮发电机的故障诊断准确率,更适合于水轮发电机故障的实时和在线性诊断。     

RS-LMBP神经网络在心脏病诊断中的应用研究

研究心脏病诊断问题.针对心脏病数据间存在大量信息冗余和噪声影响,诊断中若不能消除信息冗余,容易出现漏判和误判现象,从而导致诊断精度不高,为了提高心脏病诊断的正确率,提出了一种粗集理论(RS)和LMBP神经网络相结合的心脏病诊断组合模型(RS-LMBPNN).模型首先利用粗集理论对心脏病数据进行属性约简,消除数据之间的冗余信息,简化了神经网络结构,然后将约简后的数据导入LMBP神经网络进行训练,得到心脏病诊断模型,采用测试数据进行仿真.仿真结果表明,与传统诊断方法相比,RS-LMBP加快了网络的训练速度,诊断正确率相应得到了提高,是一种高效、准确的心脏病诊断方法,在心脏病诊断领域中有着广泛的应用前景.     

基于属性约简算法的民航蓄电池故障仿真

在民航电力供应系统保证安全无故障问题的研究中,为了降低民航蓄电池故障诊断决策的复杂性,提高诊断决策的准确性,在研究粗糙集理论的属性约简算法的基础上,给出一种基于区分链表的属性约简算法,并将算法应用于某民航蓄电池故障诊断研究实验中,通过约简删除了故障数据集中冗余的故障特征属性,为蓄电池的故障诊断决策提供了信息条件,并进行仿真.仿真结果表明算法有效地解决了民航蓄电池中的故障特征冗余问题,提高了民航蓄电池故障诊断的准确性和有效性,取得了良好的应用效果.     

一种煤矿带式输送机故障诊断方法

针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉,严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题,提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术,通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集,得到最优约简集;将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练,经过不断学习优化,最终得到诊断决策规则;将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断,判别出相应故障。仿真结果表明,该方法能够充分删除冗余信息,加快网络训练速度,提高带式输送机故障诊断精度。     

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。     

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。     

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SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

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。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。