计算机科学与技术专业工程实践能力培养模式的探索

针对人才市场的需求和计算机科学与技术专业的特点,从培养方案、校企合作和工程实践项目建设等方面论述了培养学生实践和创新能力的一些改革措施,并以实例介绍这一方面的探索与实践.     

云存储中基于喷泉码的数据恢复系统

云存储服务作为一种新的数据存储和管理服务拥有便携易用的特点,但也伴随着一个重要问题：如何确保数据的完整性和可恢复性。为了解决此问题,设计并实现了一个基于喷泉码的数据恢复系统。该方案采用喷泉码对数据编码确保一定篡改比例下的数据可恢复,同时验证数据完整性时采用哈希函数的时间复杂度。当用户担心自己的数据被篡改时,只需向服务器发出挑战,根据服务器的应答便可知晓自己存储的数据是否完整;一旦发现数据被篡改,可以立即要求服务器定位篡改数据并监督服务器完成数据恢复。通过实验分析,该方案在数据篡改率为1%~5%时完整性检测率能够达到99%。     

基于词性标注序列特征提取的微博情感分类

传统的n-gram文本特征提取方法会产生高维度的特征向量,高维数据不但增大了分类的难度,同时也会增加分类的时间。针对这一问题,提出了一种基于词性（POS）标注序列的特征提取方法,根据词性序列能够代表一类文本的这一个特点,利用词性序列组作为文本的特征以达到降低特征维度的效果。在实验中,词性序列特征提取方法比n-gram特征提取方法至少提高了9%的分类精度,降低4816个维度。实验结果表明,该方法能够适用于微博情感分类。     

基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划算法

针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力.     

基于少量类标签的概念漂移检测算法

传统的概念漂移数据流分类算法通常利用测试数据的真实类标来检测数据流是否发生概念漂移,并根据需要调整分类模型。然而,真实类标的标记需要耗费大量的人力、物力,而持续不断到来的高速数据流使得这种解决方案在现实中难以实现。针对上述问题,提出一种基于少量类标签的概念漂移检测算法。它根据快速KNNModel算法利用模型簇分类的特点,在未知分类数据类标的情况下,根据当前数据块不被任一模型簇覆盖的实例数目较之前数据块在一定的显著水平下是否发生显著增大,来判断是否发生概念漂移。在概念漂移发生的情况下,让领域专家针对那些少量的不被模型簇覆盖的数据进行标记,并利用这些数据自我修正模型,较好地解决了概念漂移的检测和模型自我更新问题。实验结果表明,该方法能够在自适应处理数据流概念漂移的前提下对数据流进行快速的分类,并得到和传统数据流分类算法近似或更高的分类精度。     

基于RSKNN分类改进算法

RSKNN算法是K近邻算法的一种改进算法,该算法基于变精度粗糙集理论,能在保证一定分类精度的前提下,有效地降低分类样本的计算量,并且提高计算效率和分类精度．由于RSKNN算法对属性的依赖度较高,在分类时容易受到伪近邻的影响,导致RSKNN算法的分类精度受到一定程度的影响．针对存在问题,本文提出一种新颖的基于RSKNN算法的改进算法SMwRSKNN,该算法在RSKNN算法的基础上引入类别子空间的思想,以降低冗余属性和伪近邻对分类的影响．在UCI公共数据集上的实验结果表明,SMwRSKNN算法比RSKNN算法具有更高的分类精度．     

时间序列数据分析与预处理

时间序列分析中常常遇到的一个问题是如何有效地过滤噪音和约简数据。本文通过修改传统的离散的傅立叶变换来过滤噪音和进行数据的约简，并尽可能保留原始时间序列的全局变化趋势。为检验该方法的有效性，本文同时提出一个新颖的数据分类算法MCC，并用该算法对股票回报率的变化进行预测，实验结果显示，用MCC算法在预处理后的数据上进行预测，其预测的命中率达到63．68％，而在原始数据上进行预测，其预测的命中率只有48．98％。显然，通过对原始数据进行噪音过滤有效地改善了预测的精度。另外，数据的约简也提高了预测算法的效率。     

基于子空间集成的概念漂移数据流分类算法

具有概念漂移的复杂结构数据流分类问题已成为数据挖掘领域研究的热点之一。提出了一种新颖的子空间分类算法,并采用层次结构将其构成集成分类器用于解决带概念漂移的数据流的分类问题。在将数据流划分为数据块后,在每个数据块上利用子空间分类算法建立若干个底层分类器,然后由这几个底层分类器组成集成分类模型的基分类器。同时,引入数理统计中的参数估计方法检测概念漂移,动态调整模型。实验结果表明：该子空间集成算法不但能够提高分类模型对复杂类别结构数据流的分类精度,而且还能够快速适应概念漂移的情况。     

IKnnM-DHecoc:一种解决概念漂移问题的方法

随着数据流挖掘的应用日趋广泛,带概念漂移的数据流分类问题已成为一项重要且充满挑战的工作.根据带概念漂移的数据流的特点,一个有效的学习器必须能跟踪并快速适应这种变化.一种基于增量KnnModel的动态层次编码算法被提出用于解决数据流的概念漂移问题.在将数据流划分为数据块后,根据增量KnnModel算法对每块的预学习结果构建并更新类别层次树、层次编码,用可增量学习的分类算法对照编码划分进行学习,并生成备选分类器集.最后依据活跃度对结点进行剪枝处理以减少计算代价.在预测阶段,利用增量KnnModel算法和动态层次纠错输出编码算法的各自优势进行联合预测.实验结果表明:基于增量KnnModel算法的动态层次纠错输出编码算法不但能够提高模型学习的动态性和分类的正确性,而且还能够快速适应概念漂移的情况.     

基于多分类器的复合决策树在遥感分类中的应用

提出二阶段分类方法,第一阶段利用多分类器进行各波段分类,第二阶段使用复合分裂准则构建复合决策树进行综合分类。实验表明,该方法分类精度优于最大似然分类法。