GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

[信息通信]·杂志 征稿启事

<正>《信息通信》杂志是经国家新闻出版总署批准,面向全国公开出版发行的科技类学术期刊,拥有国际国内统一刊号(ISSN 1673-1131,CN 42-1739/TN)。本刊创刊于1987年,大16开本,月刊,为全国创办较早的专业期刊,曾多次获得国家科技期刊各类奖项。本刊严格遵循"科学、创新、唯实"的方针,力求体现"专业性、交叉性、开放性"三大特色,是中国期刊网(中国知网)、中国数字化期刊群(万方数据)、中文科技期刊数据库、中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊。本刊致力于刊载信息和通信领域的科研探索、技术创新、运     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

协同商务及其在汽车行业的应用

一、概述 协同商务(Collaboration Business)被誉为新一代电子商务系统,其基本思想是由Gartner Group在1999年提出的.Gartner Group对协同商务的定义是:将具有共同利益的商业伙伴整合起来,主要通过共享整个商业周期中的信息,实现和满足不断增长的客户需求,同时也满足企业自身的活力能力.     

马钢二烧结配料计算机控制系统

阐明了马钢二烧结配科计算机控制系统的目的、控制形式、控制原理；根据烧结配料控制对象的特点对信号采样和控制算法进行了探讨；提供了系统的主要硬件结构，软件功能和程序框图。     

强化机采井技术管理降低油井维护比率

1、问题的提出 控制抽油机井维护比率涉及到日常泵况的管理。上报检泵井的方案设计和作业施工过程质量监督等内容。几年来．敖古拉作业区以创新的管理理念．系统的管理模式．精细的管理方法．结合实施责任追究制、奖惩兑现等手段。使作业区油井维护作业比率。综合返工率逐年降低。检泵周期逐年延长。自2001年起。油井检泵周期连续三年超过500天。2004～2005年超过800天．油井维护作业比率一直控制在25．0％以下。     

原油自动采样系统

1．原油自动采样系统的设计 该原油自动采样系统由PB型静态混合器和KYZC-1原油自动采样装置组成。其中，KYZC—1原油自动采样装置由防爆电磁阀、小型的油气分离器、电子计量秤、操作显示控制面板及电源线、电缆等主要部件组成。混合器混合均匀的多相流体经进油管线通过电磁阀控制进入分离器内，气体从排气阀排出，油、水混合液体经分离器出口流入样桶内，采集的重量、每次采集时间和采集间隔时间可通过控制面板进行调节，从而实现定时、定量采样。