决定神经网络隐含层单元数目的自学习算法

基于一种启发式极限吸因子反向传播模式（ＨＴＡＢＰ）提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法。该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取，而改由变量参数γ和标准误差函数决定，模拟试验表明：该算法是科学和有效的。     

基于优化的多核学习方法的web文本分类的研究

web文本分类技术是数据挖掘中一个重要研究领域,为了能从海量信息中快速检索遍布网络各处的文档,需要提高web文本分类技术的性能。多核学习方法是当前机器学习领域的一个热点,可以显著提升分类识别能力和学习推广能力,而核方法是解决高维非线性模式分析的有效方法之一。利用多核代替单核能增强决策函数的可解释性并获得更优的性能。本文分析研究了一种基于优化的多核学习的支持向量机,在此基础上结合通用的web文本分类模型,提出了一种基于多核学习支持向量机的web分类方法。通过实验测试表明,该方法具有良好的效果,对比一致组合的多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率。     

基于中文分词的文本自动校对算法

中文文本自动校对是自然语言处理领域中有着广阔应用前景的一个研究方向.依据中文分词的结果以及常见错误的特点,结合三元字模型的特点,提出了一种有效的文本校对方法,实验表明,该方法具有较高的准确率和召回率.     

泵送混凝土专家系统知识的获取与表示

泵送混凝土专家系统是专家系统技术在泵送混凝土工程上的应用。文章重点讨论了泵送混凝土专家系统中有关知识获取和表示的技术以及与之相关的知识库技术。专家系统的核心是知识,在专家系统中把数据、公式、方法、经验以及信息等均看作为知识。专家系统基本的技术是研究知识的来源、知识的表示和运用、知识的获取和归纳等。即通过知识获取手段,将该领域专家解决特定问题的知识采用一定的知识表示技术编辑成某种特定表示形式,存放于知识库中。     

神经网络在结构损伤模拟中的应用

识别一个结构在震动状态下的变化，在结构监测中是十分重要的，神经网络就非常适用于这种目的。本文研究了使用可分析的学习样本来训练神经网络的可行性问题。神经网络从损伤状态中训练产生，然后用于诊断一个五层钢框架在一系列震动模拟中的状态。结果表明，使用神经网络可使在线结构诊断更加可行。     

逐步求精的一种模型

提出一种支持程序开发的结构化方法．该方法以一种简单的问题分解策略为基础，比Ｗｉｒｔｈ－Ｄｉｊｋｓｔｒａ的自顶向下逐步求精方法更利于面向目标的程序设计．由该方法可知，一个程序可经一系列求精而开发出来，每一步求精都能为相应的最弱前置条件序列建立后置条件．这种策略使情况分析减少到极限，简化了结构化程序的证明，并保证了程序结构和数据结构之间的对应．     

BP神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析了ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法，该算法在速度和收敛性方面比传统ＢＰ算法优越。     

SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。     

旅行商问题的一种模拟退火算法求解

旅行商问题(TSP)是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的NP难题,其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的,求解非常困难。首先介绍了旅行商问题,模拟退火算法原理及其算法实现。应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法并用Matlab实现了算法。最后用该算法对TSP进行了仿真,验证了该算法的有效性。     

虚拟机技术在抗锈蚀专家系统推理机中的应用

混凝土抗钢筋锈蚀专家系统的使用可以极大地提高混凝土设计工作的效率。该文将虚拟机技术应用到混凝土抗钢筋锈蚀专家系统的推理机中,改善了该专家系统的性能。介绍了相应知识的形式化表示形式、推理机的结构、推理机的执行过程。并简要介绍了用来调试基于该虚拟机的知识的调试器。实际工程应用表明,本专家系统具有良好的工程实用性。