基于部分-整体匹配的文档结构相似度计算

传统的计算数字文档之间的结构相似度(DSS)的方法是基于树的编辑距离或Fourier变换.本文提出利用查询问题的结构化描述树Q与文档元数据描述树T之间的部分-整体匹配求解DSS.给出用字符串表示有向标记树的方法,并把上述树之间的相似度计算转化为对应Q和T的字符串表示之间的匹配计算,从而导出高效的DSS算法.实验表明,对给定的结构化查询,本文算法在查全率和查准率上优于树编辑距离算法.     

彩南油田彩9井区西山窑组油藏应力场及裂缝分布特征

方法利用岩心测试、地层裂缝描述、现场测试及数值模拟方法．研究彩南油田西山窑组裂缝性低渗透油藏的应力场及裂缝分布特征。目的提高该油藏的开发效果。结果彩9井区西山窑组三向主应力的关系为σV＞σH＞σh，水平两向主应力之差约为5MPa．水平最大主应力方向为110°；在平面上．最小主应力梯度变化范围为0．01138～0．01446MPa／m，且与地层压力的递减速度成正比；在彩9井区西山窑组油藏中．NWW向裂缝分布广、规模大，且与水平最大主应力方向和彩9井断裂带走向一致．是造成水淹、水窜的主导因素。结论根据裂缝分布，可选择射孔段裂缝不发育或未引起水淹（窜）的注水井，进行高强度注水．以补充油层亏空；根据水平最小主应力梯度分布状况，选择注水压力。     

基于社群特征的配电网异常用电行为分析

针对目前配电网异常用电行为精度欠佳、效率低下、人力资源耗费量大等问题,在海量用电数据中利用数据挖掘技术实现异常用电数据的精确查找与定位。通过引入社群习惯的行业季节用电水平等异常分类指标,对可能存在非技术性损耗(NTL)的配网用户进行分析和检测,利用改进粒子群LM神经网络算法建立了有效的异常用电行为的自动识别模型。实验结果表明:该模型能够有效地提取用电特征,实现对异常用户的检测,具有较强的识别能力和较高的实用性。     

基于模糊相关的Web文档分类方法

面对Internet上不断增长的巨大信息量,如何使用户获得有趣的和有用的信息已成为信息检索急需解决的问题。由于Web文档往往具有不确定的特征,使得利用模糊集合理论对信息检索过程的不确定性建立模型成为可能。文章提出了一种基于模糊相关技术的Web文档分类方法,实验结果表明,该方法比基于向量空间模型的Web分类方法有较高的分类精度。     

基于沿海风力发电场风机输出功率预测的分类算法对比

介绍了风力发电场风机输出功率预测的相关背景和研究意义,应用数据挖掘中的经典M5P算法和改进的M5P分类算法对风力发电机输出功率预测进行归纳、对比和分析．首先,对原始数据进行预处理,去除无效数据,以提高实验精确度和效率;然后,采用上述两种算法进行数据处理;最后,验证了改进的MSP算法对风机输出功率预测的高效性和准确性．     

基于联合属性重要度的决策风险最小化属性约简

经典粗糙集属性约简基本都是保持正域、负域和边界域不变,而决策粗糙集对属性的增减过程不具备单调性,因此不可能同时保持3个区域均不变。在决策粗糙集模型中,作出决策更应该考虑风险最小化原则,因此提出一种改进的风险最小化属性约简方法,在属性的选取过程中同时考虑所选取的属性子集对决策的划分能力,即联合属性重要度以及风险最小化。实验证明所提方法是有效的。     

基于ZigBee的家电远程控制技术研究

为了解决现代家用电器种类多、操作复杂、管理难等问题,利用Zig Bee技术、计算机控制技术和传感器技术,提出了基于Zig Bee的家电远程控制技术.研究了Zig Bee无线传感器网络协调器的硬件平台搭建,以及无线传感器节点控制模块的硬件设计.无线传感器技术在家电远程控制中具有较好的应用前景.     

大数据环境下多决策表的区间值全局近似约简

在电力大数据中,很多具体的应用如负荷预测、故障诊断都需要依据一段时间内的数据变化来判断所属类别,对某一条数据进行类别判定是毫无意义的.基于此,将区间值粗糙集引入到大数据分类问题中,分别从代数观和信息观提出了基于属性依赖度和基于互信息的区间值启发式约简相关定义和性质证明,并给出相应算法,丰富和发展了区间值粗糙集理论,同时为大数据的分析研究提供了思路.针对大数据的分布式存储架构,又提出了多决策表的区间值全局约简概念和性质证明,进一步给出多决策表的区间值全局约简算法.为了使得算法在实际应用中取得更好的效果,将近似约简概念引入所提的3种算法中,通过对2012上半年某电厂一台600MW的机组运行数据进行稳态判定,验证所提算法的有效性.实验结果表明,所提的3种算法均能在保持较高分类准确率的条件下从对象和属性个数两方面对数据集进行大幅度缩减,从而为大数据的进一步分析处理提供支撑.     

基于Adaboost的车标定位方法

车标定位是智能交通系统中一个重要的组成部分,该文针对车标在成像过程中受到光线和其他条件影响较大的情况,提出一种基于Adaboost算法的车标定位方法,将车辆彩色图像进行预处理,再使用Adaboost算法进行车标定位,该方法具有较快的定位速度和较高的准确率。实验证明,采用该方法能获得较好的车标定位效果,具有一定的实用价值。     

面向主题爬取的多粒度URLs优先级计算方法

垂直检索系统中主题爬虫的性能对整个系统至关重要。在设计主题爬虫时需要解决两个问题一是计算当前页面与给定主题的相关度, 二是计算待爬取URLs的访问优先级。对第一个问题,给出利用页面的主题文本块和相关链接块的相关度计算方法; 对第二个问题, 给出基于主题上下文和四种不同的粒度(即站点级、页面级、块级和链接级)的优先级计算方法。在此基础上, 提出基于上述方法的主题爬取算法。实验证明, 新算法在不增加时间复杂度的前提下, 在查准率和信息量总和方面明显优于其他三种经典的爬取算法。