通过加快数据读取速度应对大批量数据读入超时问题的研究

信息学奥赛旨在推动普及、开阔学生的视野、拓展学生的知识面、培养学生的计算思维.信息学奥赛题目中,经常会遇到一些大批量数据的读入问题,很多初学者使用scanf标准数据读入方法,发现数据还没有完全读入,就已经超出题目的运行时限,导致得分率很低.为此,需要探究解决读取数据时间过长的问题.     

结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机的分类算法

传统基于样本与类中心的欧氏距离构造模糊支持向量机隶属度函数的方法将所有特征同等对待,并未考虑不同特征对样本与类中心距离的影响。针对这一问题,提出基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机分类算法。首先通过Relief-F算法计算各特征权重并剔除权重较小的特征;然后应用特征权重计算样本到所属类中心的加权欧氏距离;最后,基于加权欧氏距离构造隶属度函数。该方法在考虑到特征重要性对分类效果影响的同时,通过权重阈值剔除权重较小的特征,从而将数据降维,提高了分类准确度和训练效率。实验结果表明:与支持向量机和传统基于距离构造隶属度的模糊支持向量机相比,基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机具有更高的训练效率和分类准确率。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。     

硬件木马旁路检测方法的影响因素研究

旁路检测方法通过采集电路功耗、延迟、电磁场等物理参数特性筛查硬件木马电路,但其检测性能会受到工艺波动的严重影响,且工艺的不确定性会随着芯片工艺尺寸缩小和亚阈值泄漏电流增大而增加。为此,研究硬件木马旁路检测的影响因素。通过构建旁路检测模型,在中芯国际130 nm和65 nm标准CMOS工艺下对ISCAS’85 c880基准和木马电路进行实验,结果表明,优化测试向量和适当降低电源电压能够降低工艺波动的影响,平均综合灵敏度分别提升5. 60%(130 nm)和0. 40%(65 nm)。同时,利用静/动态测试向量组的绝对差异比作为辅助判别依据,可降低测试向量筛选迭代次数。