基于混沌微粒群算法的文本分类研究*

针对中文文本分类问题,将其用于分类规则的抽取。为了避免微粒群算法在全局优化中陷入局部极值,利用混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准微粒群算法进行了改进,提出了基于混沌微粒群算法的文本自动分类方法。仿真实验表明本算法对文档进行分类是一种比较可行的分类方法,分类精度高、速度快。     

基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.     

缀条式轴心受压格构柱的一种简化计算方法

在格构式轴心受压构件的设计中，对分肢用型钢做成的缀条柱，不论是分肢还是缀条，都可引入轴心受压型钢构件的简化计算方法。由l0和N直接选择型钢型号；采用该方法不但可以使格构柱的截面设计变得比较简单，而且还可以使截面设计得到优化．     

基于模糊语言方法的信息检索系统的研究

该文提出了一个基于模糊语言方法的信息检索系统模型。该系统分为查询界面子系统、数据库子系统和检索子系统三大部分。在查询界面子系统,用布尔表达式表示用户的查询请求,并对每个查询关键词赋予了两种不同语义的语言值权重,该权重表达了用户的模糊检索要求;在数据库子系统,用索引词一文档模糊矩阵表示待检索的文档,对每个索引词。根据其在文档中的出现频率大小。引入了数值权重;在检索子系统,运用模糊语言方法,对用户输入的布尔查询表达式与索引词一文档模糊矩阵进行自底向上的模糊匹配,最后返回满足用户要求的检索结果。相对于传统的基于查询关键词精确匹配的检索系统而言,该系统能较好地满足用户查询要求中的灵活性。     

基于小波有限元的平面问题求解方法

利用B-样条小波的性质,以小波尺度函数作为插值函数,构造了常用的三角形和矩形小波单元,在此基础上,推导出了利用小波有限元求解平面问题的计算公式,为平面问题的求解提供了一种新的计算方法。数值算例表明,与理论解及商用软件Ansys的分析结果相比较,本文构造的小波单元求解方法具有计算精度高,收敛比较快的特点。     

基于UDDI Registry的智能检索引擎的研究

随着Web Services技术的不断成熟和发展,存储在UDDI Registry中的Web Service信息将会变得越来越庞大,如何从UDDI Registry浩如烟海的信息资源中为用户快速、方便、准确地检索出满足需求的Web Service,将变得十分重要.而传统的基于关键词匹配的检索技术已不能满足用户准确而全面定位信息的要求.因此,以Web Service的文本描述信息为研究对象,运用文本挖掘相关方法,构建出用户概念空间,对用户提出的查询要求进行概念检索.着重介绍了用户概念空间的构建方法以及概念检索的匹配运算过程,并给出了应用于UDDI Registry的一种智能检索引擎系统模型.     

航天器包装箱振动测试系统

充分利用虚拟仪器在振动测试领域的优势,结合三维加速度传感器研发出航天器包装箱振动测试系统,缩短了开发周期,节约了测试成本,实现了长时间实时数据采集并存储,即时显示加速度波形,并根据信号处理的基本原理,对数据进行频谱分析、关键点高亮显示、极值检索、有效值分析、减振效果分析;对采集后的数据加速数据流回放,生成极值、有效值、减振效果报表、打印等功能。     

壁面粗糙度效应对微流体流动特性的影响

壁面粗糙度对微流道流动特性有重要影响。分别用矩形、三角形和圆顶形粗糙元对壁面粗糙度进行模拟,详细讨论了雷诺数、粗糙元高度、粗糙元间距等因素对流速、压降及流动阻力的影响。结果表明:与光滑流道相比,粗糙度使壁面附近的流动发生明显改变,从而导致微流道内流速、压降及流阻高于经典理论预测值;微流道内流动阻力随着雷诺数及粗糙元高度的增大而增大,而随着粗糙元间距的增大,流动阻力逐渐减小。三种粗糙元相比,矩形粗糙元的影响最大,圆顶形次之,而三角形粗糙元的影响最小,可见在实际应用场合,确立合适的粗糙元形状对分析结果非常重要。     

模糊粗糙集在科技文档检索中的应用研究

关于提高文献的检索效率,在科技文献检索过程中,传统的基于关键词匹配的检索方法缺乏对知识的理解和处理,只能检索出包含关键词的文献,而不能检索出与关键词语义相似的文献,因而检索结果在查全率和查准率都无法满足检索者的要求.将模糊粗糙集理论引入信息检索当中,对信息检索模型的缺陷进行了改进.首先用传统的互信息函数计算标引词之间的语义关联权重,构建出模糊近似空间;然后用TF - IDF方法获得文档的模糊向量表示,在计算标引词重要度权重时,不但考虑了标引词出现的频度,还考虑位置因素,查询的模糊向量表示完全由用户的兴趣确定;最后用模糊近似空间对关键词进行概念扩展,挖掘出相似概念类,计算文档和查询模糊表示的上、下近似集,文档和查询的匹配不再是关键词匹配,而是利用布尔逻辑的合取、析取公式对上、下近似集进行模糊匹配,并返回按相似度值排序的检索结果.仿真测试表明,方法能提高科技文档检索的性能,能对科技文献进行概念意义上的检索.