用于近红外校正模型的训练样本选择

近红外(near-infrared,NIR)校正模型建立时传统的训练样本选择方法只考虑光谱欧氏距离的同类就近选取,不考虑光谱特征异常的训练样本的影响.基于主元分析(principal component analysis,PCA)残差,在同类就近取样的基础上引入异常光谱剔除技术进行训练样本的二次提取,用于建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型.实验结果表明,该方法比传统方法的预测精度有较明显的提高.     

基于凸包估计的核参数选择方法

核及相关参数的选择是支撑向量机（support vector machine,SVM）研究中的核心问题之一.基于统计学习理论,提出一种通过角度切割样本集求解训练样本的近似凸包来进行最优核参数选择的方法.该方法可以克服传统的基于求解优化问题的方法所具有的计算复杂度高的缺点,且无论数据是否稠密,分布是否均匀都可适用.数值实验说明了提出的方法可行性与有效性.     

自动文本分类特征选择方法研究

文本分类是指根据文本的内容将大量的文本归到一个或多个类别的过程，文本表示技术是文本分类的核心技术之一，而特征选择又是文本表示技术的关键技术之一，对分类效果至关重要。文本特征选择是最大程度地识别和去除冗余信息，提高训练数据集质量的过程。对文本分类的特征选择方法，包括信息增益、互信息、X^2统计量、文档频率、低损降维和频率差法等做了详细介绍、分析、比较研究。     

CBD的组件选择方法及其应用

组件的选择是影响基于组件开发项目成功的决定性因素之一,目前组件选择方法往往缺乏客观性,理论研究提出的方法往往可操作性差。针对这些问题,文章提出了在选择过程中采用层次分析法与模糊评判法相结合的方法,讨论了该方法的适用条件和结合形式。最后给出了一个应用案例。     

智能主体在构件检索中的知识处理研究

分布式构件库系统中,智能主体可通过协作联合完成用户的检索要求。对构件检索来说,确定哪些构件库拥有目标构件是一个需要首先解决的数据源选择问题。智能主体拥有自己的知识库,并且需要具备学习能力,能更新其知识库以保持检索结果的有效性。文章讨论了可更新的主体,它可以将新的信息合并到给定的知识库中。我们提出了一种基于逻辑程序设计的知识表达和更新方法,该方法遵从声明式更新策略以执行更新任务。我们所提出的可更新主体具有清晰的语义,也能够以恰当的方式处理不一致的信息,从而较智能地解决了数据源选择问题。     

基于小波分析方法的装备价格指数变化研究

针对传统时间序列方法对物价指数的非平稳现象适应性较差的问题,提出运用小波分析方法,将原始数据分解成不同频率段的平稳信号,进而采用传统方法进行处理,从而提高了预测精度,获得令人满意的效果。     

Oracle性能优化技术在装备信息编码管理系统中的应用

装备信息编码管理系统采用Oracle数据库对装备数据进行分类、编码等标准化工作。由于该系统数据吞吐量比较大,对数据库性能要求比较高。在参与装备信息编码管理系统的开发过程中,从数据库的创建、内存使用和SQL语句优化等方面对数据库进行了优化,并取得了很好的效果。本文从SGA、数据排序、回退段和SQL语句四个方面简要介绍在EICMS中对数据库的优化工作。     

一种嵌入式手持设备的无线数据通信模块扩展方法

文中针对一类嵌入式手持设备,提出了一种扩展低成本无线数据通信模块的方法。通过对基于ARM技术的嵌入式手持设备样机的研究,详细地介绍无线数据通信模块的扩展问题,并且分析了在嵌入式操作系统WindowsCE下无线通信程序的设计方法。经过测试验证,该类无线数据通信模块具有良好的有效性及可靠性。     

邯钢高炉喷吹煤种的优化选择

通过对邯钢高炉喷吹用煤的化学成分、燃烧性能、输送性能、反应性和可磨性能的系统研究,认为高平秦城南煤可以作为邯钢高炉喷吹无烟煤的首选煤种,兴隆煤可以作为邯钢高炉喷吹贫煤或贫瘦煤的首选煤种.     

基于改进遗传算法的超光谱图像特征选择方法

提出的特征选择新方法充分利用遗传算法并行搜索、全局寻优的优点，并结合超光谱图像特征选择的具体应用，选择表征类别可分性的判别标准作为评价函数计算个体适应度，通过交叉和变异操作实现个体进化．为加快算法收敛速度，提高遗传算法性能，在遗传算法中引入了两代竞争机制，获取最佳的分类特征组合．利用一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行的仿真实验结果表明，所提出的方法用于特征选择具有分类精度高，计算耗时少的优点．