基于卷积的时态CBR快速检索算法及应用*

探讨了如何增强CBR对一种常见的时态信息,即时间序列数据的检索能力;分析了已有的基于傅里叶频谱分析的时间序列检索算法应用于CBR时遇到的问题,并根据时态CBR检索的需要,提出了一种新的基于循环卷积和傅里叶变换时间序列检索算法.理论分析和数值实验结果都证明,提出的算法在检索效率上有一定的优势.将采取这种检索方法的时态CBR应用于时间序列的预测问题中,取得了较好的预测效果且具有较高的预测效率.     

Web应用性能测试及优化

讨论了Web应用的性能测试方法和测试工具,并在一个Web应用的实例中给出了运用这些工具和方法的测试过程以及对测试结果的分析.根据测试结果提出了对Web应用性能进行优化的方法,还探讨了利用基于转导推理的思想对系统的性能进行预测的方法.     

前向神经网络动态学习

在网络中同一隐层的所有神经元对不同样本的输出所构成的向量相应线性无关、本文利用这一基本事实，对每一隐层引入了一相关向量及相应的无关度，根据无关度对该隐层神经元数目进行删除或增加，同时适当调整相应的网络权值，这样做既可以避免对隐层神经元的预先确定，同时还可以在学习过程中逃离局部极小。根据删除神经元对网络所带来的误差的详细分析，给出了确定删除隐层神经元的最估规则，数据实验表明了该方法的有效性。     

前馈神经网络凸优化算法及其仿真应用

该文利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造前馈神经网络优化目标函数。这个优化目标函数若固定权值，对隐层输出来说为凸函数；若固定隐层输出，对权值来说为凸函数。因此，此目标函数不存在局部最小。此目标函数的优化速度快，大大提高了前馈神经网络的学习效率。仿真试验表明，与传统算法如误差反向传播算法或BP算法和含势态因子(Momentum factor)的BP算法及现有的分层优化算法相比，新算法能加快收敛速度，并降低学习误差。利用这种快速算法对矿体进行仿真预测，取得了良好效果。     

基于流形正则化的支持向量回归及应用

利用流形正则化的思想,围绕半监督学习,提出了一种针对回归问题的新算法。该算法基于流形上的正则化项和传统的正则化项相结合的方法,利用支持向量机回归已有的结果,解决半监督学习的回归问题,提高了泛化能力。通过数值试验,验证了该算法具有较好的泛化能力,对噪音具有较强的鲁棒性,与支持向量回归相比,具有更高的学习精度。     

一种改进的局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法(Local Linear Embedding,简称LLE)是一种非线性流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理稀疏的样本数据.针对这些缺点,提出了一种基于局部映射的线性嵌入算法(Local Project Linear Embedding,简称LPLE).通过假定目标空间的整体嵌入函数,重新构造样本点的局部邻域特征向量,最后将问题归结为损失矩阵的特征向量问题从而构造出目标空间的全局坐标.LPLE算法解决了传统LLE算法在源数据稀疏情况下的不能有效进行降维的问题,这也是其他传统的流形学习算法没有解决的.通过实验说明了LPLE算法研究的有效性和意义.     

基于SVM和k-NN结合的汉语交集型歧义切分方法

本文提出了基于支持向量机(SVM)和k-近邻(k-NN)相结合的一种分类方法,用于解决交集型伪歧义字段。首先将交集型伪歧义字段的歧义切分过程形式化为一个分类过程并给出一种歧义字段的表示方法。求解过程是一个有教师学习过程,从歧义字段中挑选出一些高频伪歧义字段,人工将其正确切分并代入SVM训练。对于待识别歧义字段通过使用SVM和k-NN相结合的分类算法即可得到切分结果。实验结果显示使用此方法可以正确处理91.6%的交集歧义字段,而且该算法具有一定的稳定性。     

基于凸函数理论的Hopfield网络稳定性分析

讨论连接权值不对称或激活函数非单调的离散时间Hopfield网络稳定性分析。引入新的能量函数，利用凸函数的性质证明随状态的更新网络能量函数单调下降从而得出网络收敛的充分条件。对于激活函数为非单调的连续函数而网络连接权值对称，则当网络连接权值矩阵的最大特征值和神经元激活函数的导数下确界之积大于-1时，网络全并行收敛。对于网络激活函数为单调连续函数，网络连接权值为非对称矩阵时，神经元激活函数导数的最大值和连接权值矩阵的2-范数之积小于1时，网络全并行收敛。     

服务器性能预测的递归神经元网络方法

正确有效地预测服务器性能负载,是计算机系统性能管理系统的一个重要环节。通常,传统的预测方法有最小二乘、二次指数平滑法等,但这些模型往往不能很好地捕捉服务器性能负载数据的时序关系。利用基于局部回归的递归神经网络（RNN）,采用改进的RPROP学习算法进行服务器性能负载的预测。并与传统的二次指数平滑法相比较,实验结果证明,RNN得到的预测结果要比二次指数平滑法高出5个百分点以上,并且有较强的预测能力,可以预测较长周期的数据。     

一种新型的按需计算的SSL实施方案

SSL协议被广泛地应用于保证Web通信协议HTTP的安全性。然而实施SSL导致的开销非常巨大,严重地影响了服务器的性能。该文在SSL协议的基础上提出了一种新的实施方案。这种方案能够动态地根据实际情况决定是否需要建立SSL连接,从而省去了不必要的SSL会话,节约了开销,能够有效地减少由于实施SSL导致的服务器性能下降。该设计已成功地应用在实际系统中的SSL通信模块。