田间小型量水计—无坎水跃计的研制及应用

水跃计是一种固定的田间小型量水设备,在地中海沿岸国家被广泛应用。但由于这种水跃计有一个较高的底槛,在多泥沙引黄灌区内,应用就受到限制。为此,“七五”期间,我们结合     

一种基于语料特性的聚类算法

为寻求模型不匹配问题的一种恰当的解决途径,提出了基于语料分布特性的CADIC(clustering algorithm based on the distributions of intrinsic clusters)聚类算法。CADIC以重标度的形式隐式地将语料特性融入算法框架,从而使算法模型具备更灵活的适应能力。在聚类过程中,CADIC选择一组具有良好区分度的方向构建CADIC坐标系,在该坐标系下统计固有簇的分布特性,以构造各个坐标轴的重标度函数,并以重标度的形式对语料分布进行隐式的归一化,从而提高聚     

提高电子系统设计自动化的一种方法

随着技术的进步,电子系统的设计对自动化程度的要求越来越高.然而将自己设计的半定制电路芯片加入到PCB板的设计中,仍是一件十分繁琐的工作.针对这一问题提出了一种解决方法,大大减少了工作量,提高了效率,从而对缩短电子系统设计周期、提高设计自动化程度起到了积极作用.     

一种基于层次结构的科技论文分类模型

互联网和科学研究的高速发展导致可利用的科技文献的数量急剧增加,为了更有效地利用这些文献、特别是英文文献,迫切需要对它们进行机器自动分类。传统的文本分类算法没有考虑科技文本具有明显层次结构的这一特征,在进行分类时无法达到满意的效果。论文针对这一特征提出了一种基于层次结构的文本分类模型,并对环境类科技论文进行了分类研究。结果表明,该模型能够稳定并有效地提高分类的精度,提高的幅度在1%到24%之间;同时,该模型还具有良好的泛化能力。     

η-one-class问题和η-outlier及其LP学习算法

用SVM方法研究one-class和outlier问题．在将one-class问题理解为一种函数估计问题的基础上，作者首次定义了η-one-class和η-outlier问题的泛化错误，进而定义了线性可分性和边缘，得到了求解one-class问题的最大边缘、软边缘和v-软边缘算法．这些学习算法具有统计学习理论依据并可归结为求解线性规划问题．算法的实现采用与boosting类似的思路．实验结果表明该文的算法是有实际意义的．     

基于后验概率的支持向量机

在支持向量机(support vector machines，SVM)中，训练样本总是具有明确的类别信息，而对于一些不确定性问题并不恰当．受贝叶斯决策规则的启发，利用样本的后验概率来表示这种不确定性．将贝叶斯决策规则与SVM相结合，建立后验概率支持向量机(posteriori probability support vector machine，PPSVM)的体系框架．并详细讨论线性可分性、间隔、最优超平面以及软间隔算法，得到了一个新的优化问题，同时给出了一个支持向量的新定义．实际上，后验概率支持向量机是建立于统计学习理论(statistical learning theory)基础之上，是标准SVM的扩展．针对数据，还提出了一个确定后验概率的经验性方法．实验也证明了后验概率支持向量机的合理性、有效性．     

一种基于空间映射及尺度变换的聚类框架

传统聚类算法通常建立在显式的模型之上,很少考虑泛化模型以适应不同的数据,由此导致了模型不匹配问题。针对此问题,该文提出了一种基于空间映射(Mapping)及尺度变换(Rescaling)的聚类框架(简称M-R框架)。具体而言,M-R框架首先将语料映射到一组具有良好区分度的方向所构建的坐标系中,以统计各个簇的分布特性,然后根据这些分布特性对各个坐标轴进行尺度变换,以归一化语料中各个类簇的分布。如上两步操作伴随算法迭代执行,直至算法收敛。该文将M-R框架应用到K-means算法及谱聚类算法上以验证其性能,在国际标准评测语料上的实验表明,应用了M-R框架的K-means及谱聚类在所有语料集上获得了全面的性能提升。     

田间渠道的几种新型量水设备

我国有不少灌区,田间渠系缺乏量水设备,无法实行经济管水。长期实行水费按亩均摊,造成灌溉用水无节制,水量浪费相当严重,因此,引进、研制适用的田间渠道量水设