江苏恒力“GM2工件内藏式高精度内圆磨床技术”通过鉴定

2008年4月17日,国家机械科学研究总院、北京机电研究院、清华大学等专家,对江苏恒力组合机床有限公司组织实施的“GM2I件内藏式高精度内圆磨床技术”项目进行了省级科技成果鉴定。     

游戏教学在“操作系统”课程中的应用

本文以进程管理为例讨论了游戏教学法在"操作系统"课程教学中的应用,并指出运用该教学方法的意义和注意事项。     

基于数据流的任意形状聚类算法

详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.     

一种基于信息增益及遗传算法的特征选择算法

特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象，特征选择一方面可以提高分类精度和效率，另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题，本文提出一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法，首先基于特征之间的信息增益进行特征分组及筛选，然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索，并采用感知器模型的分类错误率作为评价指标。实验结果表明，该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集，从而实现降维并提高分类精度。     

CT图象特征的Fuzzy识别方法

Ｆｕｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。本文以Ｆｕｚｙ集理论及模式识别理论为基础，根据专家提供并用语言变量描述的ＣＴ征象，通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取，识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。     

互联网上的文本信息采掘

随着 Internet应用的逐渐普及 ,互联网已经发展成为一个巨大的分布式信息空间 ,为用户提供了一个极具价值的信息源 .但因 Internet所固有的开放性、动态性与异构性 ,又使得用户很难准确快捷地从互联网上获取所需信息 .文中讨论了在互联网上进行信息采掘所使用的算法和策略 ,并介绍了一个用于网络体育信息采掘的智能 Agent设计 .     

基于遗传算法的最优布局问题求解

二维不规则形状物体的自动最优布局问题是一个在许多生产实践如VLSI制造、造船、金属切割和纺织等中有关键应用的重要问题，也是一个计算机科学和运筹学中的基本问题，使使用传统的方法很到满意解答，针对该问题，提出了一个基于遗传算法的求解方法，并将它应用到服装计算机辅助设计中去，给出了此问题的形式化描述，并将问题归约为一种关于多边形运动规划的筹价形式，根据问题的特性设计了算法的3个重要算子，在解的解码和评价过程中则充分利用了已有的关于多边形运动规划的最优算法，实验结果表明所提出的方法能较好地解决最优布局问题。     

基于OLAP的免疫疾病预防数据分析系统的设计和实现

免疫疾病预防数据库中保存了大量的统计数据,这些数据来自于各个疾病预防控制单位的免疫防病信息系统。传统的OLTP分析系统无法对这些数据进行有效的决策分析。为了能够根据这些信息迅速生成综合分析数据,以辅助卫生防疫部门和相关政府部门进行决策,急需一个基于统一数据仓库的数据分析系统。本文介绍了基于OLAP的免疫疾病预防数据分析系统的设计方案以及关键的实现技术。系统具有良好的可扩展性和可移植性,也为利用ASP.NET、OWC和SQL Server 2000 Analysis Services等构建基于W eb的深层数据分析提供了一个通用的解决方案。     

基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化

特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的。近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势。为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法同步进行特征选择及SVM参数的同步优化,提出了一种PSO-SVM算法。实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及SVM参数,并取得较好的分类效果;且与文[4]所提出的GA-SVM算法相比具有特征精简幅度较大、运行效率较高等优点。     

GC-BES:一种新的基于嵌入集的图分类方法

已提出很多图分类方法。这些方法在挖掘频繁子图时,只考虑了子图的结构信息,没有考虑子图的嵌入信息。实际上,有些频繁子图挖掘算法在计算子图的支持度时,可以获得嵌入信息。在L-CCAM子图编码的基础上,提出了一种基于嵌入集的图分类方法。该方法采用基于类别信息的特征子图选择策略,充分利用嵌入集,在频繁子图挖掘过程中直接选择特征子图。通过实验表明,该方法是有效的、可行的。