Grid Search for Predicting Coronary Heart Disease by Tuning Hyper-Parameters

Diagnosing the cardiovascular disease is one of the biggest medical difficulties in recent years. Coronary cardiovascular (CHD) is a kind of heart and blood vascular disease. Predicting this sort of cardiac illness leads to more precise decisions for cardiac disorders. Implementing Grid Search Optimization (GSO) machine training models is therefore a useful way to forecast the sickness as soon as possible. The state-of-the-art work is the tuning of the hyperparameter together with the selection of the feature by utilizing the model search to minimize the false-negative rate. Three models with a cross-validation approach do the required task. Feature Selection based on the use of statistical and correlation matrices for multivariate analysis. For Random Search and Grid Search models, extensive comparison findings are produced utilizing retrieval, F1 score, and precision measurements. The models are evaluated using the metrics and kappa statistics that illustrate the three models’ comparability. The study effort focuses on optimizing function selection, tweaking hyperparameters to improve model accuracy and the prediction of heart disease by examining Framingham datasets using random forestry classification. Tuning the hyperparameter in the model of grid search thus decreases the erroneous rate achieves global optimization.     

基于深度EPG的智能导航平台建设

随着三网融合的大力推进以及双向互动业务的大力开展,运营商使用原有简单的EPG不足以支撑开展更多的增值业务,不能主动为用户推荐节目,不能为运营商带来新的收入机会。作为重要的创新能力支撑系统,介绍了江苏有线智能导航平台的设计与应用,为相关广电运营商提供一定的设计参考。     

基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

基于Word2Vec模型特征扩展的Web搜索结果聚类性能的改进

对于用户泛化和模糊的查询，将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理，便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段（snippet）的短文本组成，而传统的单词频率-逆文档频率（TF-IDF）特征选择模型不能适用于稀疏的短文本，使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发，提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展，即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段（snippet）的扩展，扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入，对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成，将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明，所提方法在聚类性能方面优于对比方法。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

An improved cuckoo search algorithm for the problem of electric distribution network reconfiguration

Power loss reduction has an important role in operating electric distribution network system. There are a lot of methods for reduction power loss such as capacitor placement, distributed generation placement and electric distribution network reconfiguration (EDNR). Among these methods, the EDNR is an efficient technique to reduce power loss due to without taking any costs. However, the EDNR problem is a nonlinear, discrete problem and lots of extreme points. Therefore, it is necessary to have efficient methods for solving the EDNR problem. In this paper, an improved cuckoo search algorithm (ICSA) is proposed for solving the EDNR problem. In which, based on disadvantages of exploration and exploitation process of cuckoo search algorithm (CSA) for solving the EDNR problem, a local search mechanism is added to exploit candidate solutions existing around the current best solution. The calculated results on the simple distribution networks to complex distribution networks show that ICSA has ability for finding the global optimal solution with much smaller iterations and better quality of obtained solution compared with CSA and some other improved versions of CSA. The performance comparisons with other existing methods available in previous studies and the software of Power System Simulator/Advanced Distribution Engineering Productivity Tool (PSS/ADEPT) also lead to the better electric distribution network configuration with smaller total power losses. As a result, ICSA is a potential and reliable method for solving the EDNR problems.     

物联网中基于Multi-Agent的物间动态关系发现

物联网中存在大量异构关系的实体，其信息间的交互造成了物联网的内在矛盾。针对这一问题，提出将物联网中实体抽象化为对应的Agent，并以个体人为中心，利用本体的语义匹配及改进的物间动态关系计算方法，计算出针对个体人的物间动态关系；将原本异构的实体关系转化为Agent间基于动态关系紧密度排序的网络关系。经实验验证，该方法构建的关系网络可明显改善异构实体间交互的矛盾，而且相比原有类似方法，该方法解决问题的准确率和误差率均有改善，说明了该方法的准确性和可行性。     

矿山深部卸压技术研究现状及展望

随着国内外矿山进入深部开采阶段，高应力特征显现，岩爆、冲击地压等地质灾害频发，增加了深部矿产资源开采的难度。卸压技术能够有效解决矿山深部局部高应力集中并防治矿山动力地质灾害，因而受到国内外学者的广泛关注。通过梳理国内外卸压技术研究现状，归纳总结了主要卸压技术（包括水力卸压、钻孔卸压、卸压槽/卸压巷道和爆破卸压等）及常用的研究手段（相似材料模拟和数值模拟），对比分析了各类卸压技术的优缺点。结合当前金属矿山深部开采的实际需求，提出未来卸压技术理论研究的若干重要方向：（1）深化理论研究，通过经验公式来确定合理的卸压参数，从而指导生产实践；（2）相比其他卸压技术，爆破卸压的应用前景广阔，同时多种卸压方法相结合是未来深部矿山开采的有效措施；（3）数值模拟在卸压技术及参数确定方面的优势显著，未来卸压技术研究应充分了解现场复杂地质条件，结合相似模拟、数值模拟与现场试验，提出一套适用于金属矿山深部开采实际的卸压技术方案。     

基于平面不封闭图形切割的路径规划

在平面切割环节中，如何确定更短切割路径以减少加工成本、降低设备损耗和提升切割质量是工业应用和学术研究的重点。目前国内外对平面切割路径的研究主要集中于封闭图形，为此，针对在激光刀模行业中不封闭图形的问题，提出一种基于禁忌搜索的贪婪算法和贪婪准则的局部优化。首先使用构建型的贪婪算法和改进型的禁忌搜索算法相结合的方式对加工过程中的图元路径进行优化排序，随后提出贪婪准则的局部优化系数，削弱贪婪算法的“贪心”思想，解决加工路径的规划和优化问题。实验数据表明，禁忌搜索的贪婪算法和局部优化在对切割路径的规划和空行程优化上有显著效果，空行程减少50%以上，并且其优化性能和图元数量成正比，能有效地解决刀模行业以及其他激光雕刻行业中图形不封闭的切割难题。