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1.
Linux平台下汉字输入法的实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
胡帅来  吕强 《微机发展》2002,12(3):37-40
探讨了Linux国际化和本地化的技术背景,包括针对Linux国际化和本地化所要做的具体工作,影响Linux中文化进程的客观因素和locale体系结构,说明了Linux下输入法协议XIM的实现机制,并在以上的技术基础上给出了一个在Linux平台下实现中文输入法的实例。  相似文献
2.
基于改进的多层降噪自编码算法临床分类诊断研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对临床分类诊断中普遍存在的样本不均衡、错分代价不同、大量无标签样本和测量误差等特点,引入了机器学习中较新的研究成果———多层降噪自编码(stacked denoising autoencoders,SDA)神经网络,并与欠采样局部更新的元代价(metacost)算法相结合,对 SDA 神经网络进行了改进,使组合模型具有代价敏感、降低不均衡性、有效利用无标签样本、抗噪声的特性。实验中将改进的 SDA 神经网络与 SOFTMAX 回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM)、传统多层自编码(stacked autoencoders, SAE)神经网络,以及传统 SDA 神经网络等作了比较。实验结果表明,改进的 SDA 神经网络的准确率、ROC 曲线下面积等均优于其他模型,提高了分类模型的辅助诊断性能。  相似文献
3.
胡帅  方康玲  何鹏 《计算机仿真》2015,32(3):268-271
为了改善中央空调现有的全局控制策略,采用一种分区模型的局部控制策略。以广东省某购物广场中央空调节能改造项目作为研究背景,分析了购物广场内部结构特点和功能区域构成。将建筑中功能相似区域进行分区,找出各区域冷负荷规律,并根据不同区域冷负荷特点建立数学模型,"因地制宜"地制定控制策略,充分挖掘节能潜力。采取新老系统对比运行的方法,利用组态软件分别对电能数据进行采集、记录、查询和分析,验证了分区模型控制策略的可行性及节能效果。  相似文献
4.
为了进一步提高教学质量评价精度,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络相结合的教学质量评价模型。首先利用主成分分析对教学质量评价体系中的12个评价指标的原始特征变量进行分析,然后作数据降维处理,提取出前4个主成分,再以这些主成分作为BP神经网络的输入,构建了3层神经网络评价模型。仿真结果表明:与标准BP神经网络相比,PCA-BP网络模型的结构更为简化,收敛速度更快,评价精度更高且泛化能力强。  相似文献
5.
基于Actel公司的ProASIC3系列FPGA和Silicon Labs公司的C8051F340单片机设计了一种便携式ARINC429总线通信设备,着重介绍了整体设计思想以及软硬件设计方法。该设备具有性能可靠、携带方便、成本低廉等特点,可广泛应用于对各种以ARINC429总线作为通信方式的机载设备的通信测试及地面检测维护。  相似文献
6.
将本体应用于异构数据集成领域,阐述了如何利用本体技术解决语义异构问题,给出了基于混合本体的异构数据集成架构,并对架构的层次结构及关键技术,包括本体构建、查询处理问题等进行了研究。  相似文献
7.
蚁群法是新型的群智能优化法,具有鲁棒性、分布并行机制和易融入启发式信息等特点。尤其通过释放信息素,蚂蚁间相互交流协作,实现正反馈机制,加速全局搜优,提高效率。蚁群法最初只用于离散问题。本文评述蚁群法的起源、改进和发展;重点介绍并分析了连续型蚁群法的几种处理方案和各自特点;全面总结蚁群法已应用在化学化工领域,以及对动态、带约束和多目标问题的处理方式和机制,效果良好,优于其他算法的情况。最后展望蚁群法今后的发展前景和研究方向。  相似文献
8.
胡帅鹏  张清华  姚龙洋 《计算机科学》2016,43(12):79-83, 107
在基于粗糙集的知识发现过程中,计算条件属性对论域的划分U/C和求解属性核是尤为关键的步骤。一般需要逐个比较对象的所有条件属性值才能得出结果。提出一种基于二进制表示的方法,只需比较对象的属性值的“和”。该方法先求得所有条件属性值的“和”,仅对该“和”进行一次比较,再通过判断该“和”是否重复,就能得出U/C,理论分析得到该算法的复杂度为O(|C||U|);然后把计算U/C的思想应用于求解属性核,提出了一种新的快速计算属性核的高效算法。理论分析表明,无论信息系统是否一致,该算法的复杂度均可达到O(|C||U|)。随后通过一个实例阐明了算法的具体步骤,最后通过实验验证了算法的正确性和高效性。  相似文献
9.
回声状态网络(Echo State Network,ESN)网络结构简单且耦合“时间参数”,在时间序列预测研究中具有重要的理论和应用价值.本文提出使用自适应回溯搜索算法(Adaptive Backtracking Search optimization Algorithm,ABSA)优化ESN输出连接权值矩阵,克服标准线性回归方法造成的网络过拟合问题.ABSA使用自适应变异因子策略替换标准BSA中随机给定变异因子的策略,实现BSA在收敛精度和收敛速率之间的平衡.实验表明,采用ABSA优化的ESN能够比未优化的ESN和采用其他进化算法优化的ESN获得更好的预测精度.  相似文献
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