探析食品安全数据分类编码

食品安全数据分类编码不统一,是当前食品安全数据难以融合共享的最大障碍。当前亟需改变基于条块业务和监管权限所形成的封闭、孤立系统现状,建立一套符合中国特色的食品安全数据分类编码系统。随着信息技术蓬勃发展,与食品安全、营养、健康相关的数据得到了一定的积累。在信息共享阶段,应将这些数据转化为可分析利用的大数据,赋予数据以生命力,为政府决策、经济发展和科学研究提供技术支撑。实施食品安全数据分类编码标准化是实现食品安全数据跨界融合、形成大数据的必要前提。     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法

电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点，提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息，基于Random Subspace方法，以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为基分类器，采用证据推理（Evidential Reasoning，ER）规则为一种新的集成策略，构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证，实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。     

一种基于深度森林的恶意代码分类方法

针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题，将恶意代码映射为无压缩的灰度图像，然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像，使用方向梯度直方图提取图像的特征，最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类，验证了该方法的有效性，并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.     

大学生创新能力培养模式的探索与实践

研究创新人才培养规律,探索和实践创新人才培养模式,是当前高校教育教学改革的一个重要方向。针对我校自动化专业立足国防、面向社会的人才培养特色,提出了以“创新意识、创新精神、创新技能”为核心的学生创新能力培养理念,通过构建创新能力培养“全链”模式、优化创新能力培养的“微生态”环境,取得了突出的成效。