大坡降复合式水平旋流内消能泄洪洞阻塞扩散段试验研究

以两河口水电站3#导流洞改建为复合式大坡降水平旋流内消能泄洪洞为例,对大坡降水平旋流洞末端和导流洞之间的衔接方式进行了试验研究。提出了阻塞渐扩和阻塞突扩两种不同的衔接方式,并对两种旋流扩散体型局部流态及壁面压强、断面掺气浓度、旋流扩散轨迹等水力特性进行了量测与分析,得到各体型旋流扩散段流态及各项水力特性随上游水位变化的基本规律。     

基于权值的局部保持半监督降维算法*

针对现有的半监督降维算法没有考虑存在于数据集中的大量未标记信息,不能得到最好的降维效果的问题。本文提出了一种改进的基于权值的局部保持半监督降维算法。该算法在保持正、负约束信息的同时,还利用距离权值来保持数据集所在的局部结构,从而提高降维效果。在UCI数据集上的实验表明,该算法能够提高降维的效果,尤其是在数据分布特性不满足流形结构时,仍能得到较好的聚类结果。     

一种面向流数据频繁项挖掘的降载策略*

流数据产生速率具有不可预见性,当其速率超过系统处理能力时,部分数据元素不能被实时处理。降载技术是处理此问题的关键技术之一。分析了目前降载技术的不足,提出了一种面向挖掘流数据频繁项集的降载策略。该策略采用了基于元组出现频率的语义删除策略,优先删除出现频率相对较低的元组,从而有效解决了在挖掘流数据中的频繁项所遇到系统超载时所出现的问题,同时采用了根据流数据产生速率自动地控制是否启动降载策略,有效地解决了降载的适应性问题。最后,通过实验和分析,证明了该策略在流数据频繁项挖掘中有效性。     

一种非线性降维算法在组合预测模型中的应用*

针对视频序列维数高、帧间相关性大、运动轨迹复杂的特点,本文将LLE非线性降维算法用于视频处理,并重点研究了如何利用该算法对目标跟踪过程中的模板进行预测更新。由于单步预测方法在运动目标发生部分或全部遮挡时无法保证跟踪的准确性,因此,本文进一步将时间序列模型与BP网络相结合实现跟踪目标的多步预测,从而可以弥补时间序列模型在单步预测方面的不足。实验证明,本文算法能保证在运动目标跟踪过程中的准确性和鲁棒性。     

基于范畴的数据降维方法

范畴理论主要是一些特定数学的对象和映射的概括和抽象,在此利用范畴理论阐述图像分析和识别中的数据降维问题,定义高维数据降维范畴的过程,并以主成分分析范畴和等距映射范畴分别验证了范畴理论应用到图像数据降维问题中的正确性。     

半监督复杂结构数据降维方法

现有的一些典型半监督降维算法,往往在利用标记信息的同时却忽略了样本数据本身的流形特征,或者是对流形特征使用不当,导致算法性能表现不佳并且应用领域狭窄。针对上述问题提出了半监督复杂结构数据降维方法,同时保持样本数据的全局与局部的流形特征。通过设置适当的目标函数,使算法结果能有更广泛的应用场合,实验证明了算法的有效性。     

模式识别中的特征提取研究

特征提取是模式识别中的关键技术之一,本文提出了一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,通过该方法进行主特征特征提取可以有效降维,大大减轻了后续的分类器的工作量,同时也有助于提高分类器的分类精度.     

基于信息增益特征选取和覆盖的中文文本分类

本文利用信息增益特征选取和前向神经网络的覆盖算法,对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法将信息增益特征选取和覆盖算法充分结合,不但提高了分类速度,还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法,贝叶斯方法的实验结果进行了比较。     

基于Haar小波的时间序列相似度量算法的实现

时间序列相似性搜索问题中,涉及到维数简约,对数据进行变换应用于时间序列数据的降维。在详细了解时间序列数据库相似搜索技术的基础上,本文选择Haar小波来处理时间序列,提供了系数子集的良好近似,用C＋＋语言实现基于Haar小波的时间序列相似度量算法。当需要线性数据时．Haar小波变换能够快速且容易的计算出在时间序列和简单编码的长度。     

基于结构图的手绘草图检索

提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别进行形似性度量.实验表明文中方法能够用来有效地进行草图检索.