基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法

污水处理是一个复杂的非线性过程，化学需氧量（chemical oxygen demand，COD）是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高，基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题，设计一种结合自组织特征映射 (self-organizing map, SOM)和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本，根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心，综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型，模型仿真和硬件在线测试结果表明，相对于传统的BP、RBF等网络，基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高，具有较为广阔的应用前景。     

城市污水处理信息管理系统的设计与研究

针对我国中小型污水处理厂管理水平落后及智能化水平较低等现状,设计并开发了城市污水处理信息管理系统。设计采用B/S架构模式,以污水处理工艺过程为主线,结合Java面向对象编程、MySQL数据库和ExtJS技术,搭建了包括工艺监视、设备管理、数据分析和故障诊断专家系统的污水处理信息管理系统。该系统的运行,对城市污水处理厂的产业升级和改善污水处理过程的运行稳定性都有积极的现实意义。     

一种基于标签和协同过滤的并行推荐算法

针对基于用户打分的传统协同过滤推荐算法存在准确率较低以及计算延时的问题,提出了一种基于标签与协同过滤的并行混合推荐算法。该算法通过计算标签的词频-逆文档频率(TF-IDF)值降低流行标签的权重,根据用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。对该算法的计算效率与复杂度进行了理论分析,并且通过并行编程模型MapReduce使其得到了实现,最后在实验中进行了它与Apache软件基金会项目Mahout的协同过滤算法的对比分析。实验结果表明该算法有较高的准确性,能有效地提高推荐效率。     

一种针对类别数据分析的平行坐标改进方法

针对类别数据在传统平行坐标系中的映射重叠问题，提出类别统计和数据累积式偏移映射的平行坐标改进方法。该方法首先统计多维数据中的各类别数据的频次，使用直方图表示其记录数，将直方图与平行坐标相结合提出改进平行坐标。然后提出一种类别数据的数据累积式偏移算法，将映射在一点的数据均匀分布在坐标轴上的一定区域中，区域的范围根据数据记录数确定。最后设计实现可视化分析系统，通过改进平行坐标实现对数据集的筛选、条件交叉分析、类别间数据分析和维度间数据分析；通过联动视图和弦图两种方式实现每两个维度间的对比分析；通过字云显示每一维度的频次分布。案例数据集实验结果表明，该方法能在平行坐标中实现各维度中类别间的对比、各维度中记录数排序，以及对筛选数据集的分析，展示类别型数据维度间的关联关系。     

互联网证券舆情多空倾向性判别研究

目前证券市场上小道消息、操控舆论、证券黑嘴等违法现象接连出现,证券舆情安全问题日益严重。针对该问题,文章设计实现一种证券舆情多空倾向判别方法。首先创建证券舆情语料库,根据证券舆情语料库快速扫描文章的内容信息。将证券舆情多空属性词与具体证券的信息点进行关联,并映射到证券对象。去除噪声的干扰,统计出来多空数据结果,依据结果进行计算,最终得到该证券文章的多空倾向性判别结果。即从海量的互联网证券资讯中计算出相关舆情对证券实体对象看多与看空的态度,对于判别证券市场的虚假消息具有很好的应用价值。     

基于UML的情绪治愈系统建模研究

基于社会调查分析和对20岁青年心理研究,发现当代年轻人有多压力烦恼,需要一个高效发泄情绪和缓解压力的平台。根据用户需求,建立五个核心功能:树洞倾诉功能、治愈系空间美文浏览功能、唠嗑胡同话题讨论功能、用户中心信息管理功能以及解压馆功能。根据系统需求利用UML技术进行系统建模研究,并利用用例图、活动图、类图对功能进行逻辑展现。