基于蚁群算法的SVM模型选择研究

为了提高SVM的分类器性能，提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择，并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势，它能在较短的时间内寻找到最优解，且最终得到的分类结果优于遗传算法。     

基于LDA-wSVM模型的文本分类研究

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题.为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型.利用LDA主题模型进行建模和特征选择,确定主题数和隐主题—文本矩阵;在经典权重计算方法上作改进,考虑各特征项与类别的关联度,设计了一种新的权重计算方法;在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类.实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类,得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果.实验结果表明,提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能.     

接触器节能抗晃电控制器产品的开发

介绍了一种接触器节能抗晃电控制器产品的技术方案和工作原理。控制电压Us反时限脉动全压起动技术,减小了触头合闸时的振动,延长了其使用寿命;采用宽电压、恒功率输出的低压直流吸持技术,使小功率接触器节能≥70%,中、大功率接触器节能≥90%,杜绝了晃电＂失压＂引起的跳闸事故;采用全压自动分时分批再起动技术,又使接触器晃电＂失电＂跳闸后,尽快地实现了再起动,保证了流水线生产的连续性,从而最大限度地减小晃电跳闸断电给企业造成的损失。     

基于案例推理和多策略相似性检索的中医处方自动生成*

以新安医学防治中风病中新安医家的诊疗医案和方药为研究对象, 采用多策略相似性检索技术实现中医辨证,以基于案例推理的智能决策技术实现中医处方用药的自动化。该设计过程符合医学诊断的实际过程,现实、可行,有助于提高医师诊断过程的自动化水平,有助于中医研究的信息化、智能化和现代化。     

基于相关性分析和遗传算法的属性选择

属性的选择和评价是知识基系统设计中的重要任务和影响系统性能优劣的关键因素。为此,利用遗传算法的遗传算子搜索机制和相关性分析的启发式作为评价机制,提出一种新颖的属性选择策略,用于从属性集中选择给定案例最优的属性子集。实验结果表明,该方法可以确定与分类和预测最相关的属性子集,同时在几乎不降低分类准确性的情况下,极大地减小属性的表示空间。     

云制造背景下的服务匹配算法

云制造背景下的服务匹配具有复杂性、海量性,因而需要高效的匹配算法来提高响应度。以往的基于本体的语义检索算法,往往只重视结果的查全率和查准率,不能有效满足云制造背景下的海量数据处理的效率要求。文中将基于语义距离的语义相似度算法应用到云制造背景下的服务匹配中,在满足查准率和查全率的同时,通过设置相应的过滤器,极大减少了不必要的匹配过程。实验结果表明本算法很好地满足了云制造背景下服务搜索的查全率和效率要求。     

求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法

针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛。对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性。将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定。     

GIS在图形化工作流建模中的应用研究

对基于Petri网的建模对象进行分析,并提出将具有强大的图形建模、可视化操作和空间数据分析功能的GIS技术应用到工作流建模之中,建立一个基于空间对象的工作流建模与模型检验的可视化建模系统,为解决传统建模软件开发中的关键问题提出了一种新的解决方案.     

激光止血作用的分析与研究

本文根据激光和生物组织的作用机制,分析研究了激光照射生物组织产生止血作用的原因和规律,为激光技术在临床上的应用提供一个参考.