基于卡尔曼滤波SVM图像鉴别方法研究

研究如何区分自然图像和计算机图形判别图像问题。由于人眼难以判别真伪图像,针对传统的图像鉴别方法由于参数的设置而造成识别准确率低,从而无法准确的区分自然图像和计算机图形。提出了一种卡尔曼滤波和支持向量机分类算法相结合的高性能图像真伪鉴别方法。算法首先采用卡尔曼滤波器提取图像的各个级别的分量,求解出各级分量和判别的误差值并作为特征数据,然后采用支持向量机分类算法对特征数据进行训练判别。仿真结果表明,提出的算法可以有效的判别图像的真伪,可以有效的识别出原始自然图像和合成图像,识别率高达99%以上,同时算法的稳定性较高,具有一定的实际应用价值。     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。     

时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究

时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性,在时序预测中,利用时序数据的时间相关性特点,构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数,实现了将时间相关性融合于支持向量机,并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性,并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。     

中国移动在成都建立西部数据中心

正2012年2月22日,中国移动西部最大数据中心落户成都天府新区。成都市与中国移动通信集团正式签约"中国移动西部数据中心"项目,这是中国移动在国内布局的第三个IDC重要节点。成都市委副书记、市长葛红林会见中国移动通信集团公司副总裁鲁向东,共同出席签约仪式。这一数据中心的建设将为四川及全国提供更好的通信和信息服务。     

数据挖掘在股票价格组合预测中的应用

研究股票价格变化预测问题,股票价格受多种影响,导致具有突变性、非线性和随机性,单一预测方法只能描述股票价格部分变化规律,预测精度低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于数据挖掘技术的股票价格组合预测模型。根据股票价格变化特点,首先对其线性变化规律进行建模预测,并对非线性变化规律进行建模预测,最后将两种预测结果进行融合,得到股票价格的最终预测结果。仿真结果表明,相对于单一股票价格预测模型,组合预测模型提高了股票价格预测精度,降低了股票价格预测误差,更加全面、准确反映了股票价格的变化规律,是一种有效、高精度的股票价格预测参考手段。     

基于灰色支持向量机的城市用水量预测研究

研究城市用水量预测问题,城市需水量具有非线性和随机波动性,城市供水系统是复杂系统,传统灰色模型或支持向量机均无法进行准确预测。为更准确预测城市用水量,建立灰色支持向量机的城市用水量预测模型,以提高预测精度。首先采用灰色模型和支持向量机对城市用水量预测,然后采用多元线性回归确定模型权重系数,最后得到了灰色支持向量机的城市用水量预测结果。仿真结果表明,灰色支持向量机提高了城市用水量的预测精度,预测误差小于单一灰色模型和支持向量机。灰色支持向量机更好地反映出城市用水量变化的总体趋势,可为城市供水系统预测提供参考。     

基于复杂网络的供应链网络效率研究

研究复杂供应链网络的效率和重要节点识别问题。由于现代供应链网络的复杂性,以节点度分布作为衡量供应链枢纽节点,并不符合供应链运行的实际情况。传统的网络效率计算方法只是简单地进行"去边"和"去点"计算。为了解决上述问题,首先建立了一个典型供应链模型,然后提出了在突发情况下新的对于供应链网络效率计算方法。仿真结果表明,方法可以有效衡量供应链的网络效率,并能识别供应链网络中最具影响力的节点,从而能够针对性地对供应链网络进行防护,提高运行效率。     

基于混淆矩阵和集成学习的分类方法研究

针对多分类问题,本文提出一种基于混淆矩阵和集成学习的分类方法。从模式间的相似性关系入手,基于混淆矩阵产生层次化分类器结构;以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器,对于分类精度不理想的SVM,通过AdaBoost算法对SVM分类器进行加权投票。以变电站环境监控中的目标识别为例(涉及到人、动物、普通火焰(红黄颜色火焰)、白色火焰、白炽灯),实现了变电站环境监控中的目标分类。实验表明,所提出的方法有效提高了分类精度。     

基于CUDA编程模型的稀疏对角矩阵向量乘优化

稀疏矩阵向量乘是很多科学计算问题中的核心问题。本文针对稀疏对角矩阵,在DIA存储格式的基础上,设计了一种新型压缩存储格式CDIA,结合CUDA编程模型的特点,在计算线程上进行了细粒度的任务分配,同时为满足CUDA对存储器的合并访问要求,将压缩矩阵做了相应的转置处理,设计了细粒度算法与程序,并根据稀疏矩阵向量乘特点,做了相应的程序优化。实验数据显示,这种存储格式能够很好地发挥CUDA在数据处理方面的优势,在测试数据中,最高获得了单精度39.6Gflop/s和双精度19.6Gflop/s的浮点计算性能,性能在Nathan Bell和Michael Garland的基础上分别提高了7.6%和17.4%。     

基于支持向量机的代谢网络特征分析

把细胞内所有生化反应表示为一个网络指为代谢网络,是所有参与代谢过程的化合物之间以及所有催化酶之间的相互作用的反映,是抽象表达对细胞的代谢。在不同的物种中都含有大量的代谢翻译,却代谢网络是高度保守的。要了解包括代谢系统在内的许多自然、社会系统都起着重要的作用,所以要对于复杂网络进行研究并掌握它们的规律意义很大。利用代谢网络对微生物的耐热性进行分类研究对认识和利用细胞代谢过程有很大的帮助,从而促进发酵工程、制药工业等产业的发展。