基于波谱库的特色农作物智能专家分类系统设计

农作物的长势监测和产量估算一直是遥感技术应用的重要方面,而一个好的农作物分类算法对于农作物产量和长势进行监测十分关键。目前对于一些特色农作物而言,这方面的研究比较缺乏。因此拳研究设计了符合特色农作物的长势监测和产量测算功能模块,将数据挖掘和知识发现应用到专家分类算法中,自行开发了适合农作物数据发现和挖掘的归纳学习算法,充分利用了波谱库中大量的波谱数据、相关属性和空间数据,形成了基于波谱库的特色农作物智能专家分类系统。     

遥感图像波谱角并行分类算法

针对海量遥感数据处理提出了一种遥感图像波谱角并行分类算法.该算法是基于单机波谱角算法.针对其处理遥感图像数据速度慢、效果差、内存不足等缺点,提出了在集群环境下遥感图像波谱角并行分类算法的同步、互斥和负载均衡等策略,以及在多台设备上并行处理的方法.通过对算法的时间复杂度、加速比进行分析,并在集群环境下进行实例验证,将分类图像与知名软件ENVI进行对比,验证了算法的优越性和有效性.     

基于改进置信规则库推理的分类方法

通过引入置信规则库的线性组合方式,设定规则数等于分类数及改进个体匹配度的计算方法,提出了基于置信规则库推理的分类方法。比较传统的置信规则库推理方法,新方法中规则数的设置不依赖于问题的前件属性数量或候选值数量,仅与问题的分类数有关,保证了方法对于复杂问题的适用性。实验中,通过差分进化算法对置信规则库的规则权重、前件属性权重、属性候选值和评价等级的置信度进行参数学习,得到最优的参数组合。对3个常用的公共分类数据集进行测试,均获得理想的分类准确率,表明新分类方法合理有效。     

基于知识架构的持续学习情感分类方法

当情感分类模型依次学习多个领域的情感分类任务时,从新任务中学到的参数会直接修改模型原有参数,由于缺少对原有参数的保护机制,降低了模型在旧任务上的分类准确率。为缓解灾难遗忘现象对模型性能的影响,并增加任务间的知识迁移,提出一种用于中文情感分类的基于知识架构的持续学习方法。在Transformer编码层中,采用任务自注意力机制为每个任务单独设置注意力变换矩阵,通过区分任务特有的注意力参数实现知识保留。在TextCNN的全连接层中,利用任务门控注意力(HAT)机制控制每个神经元的开闭,为每个任务训练特定的网络结构,仅激活对任务重要的神经元加强知识挖掘,提升分类效率与准确率。在JD21中文数据集上的实验结果表明,该方法的Last ACC和负类F1值相比于基于HAT的持续学习方法分别提升了0.37和0.09个百分点,具有更高的分类准确率,并且有效缓解了灾难遗忘现象。     

基于光谱曲线特性和波谱角分类的赤潮监测方法

遥感技术已经成为赤潮监测的重要手段之一,目前,国内外已有多项应用遥感技术对赤潮成功监测的实例。现有的监测方法主要依据海水水色图、叶绿素浓度图和海洋表面温度图,但这些专题图在反应赤潮发生情况时都不可避免地存在一些局限性。而基于光谱曲线特性和波谱角分类的赤潮监测方法不但可以对各种不同赤潮监测均有很好的可靠性,同时还具有可以识别赤潮优势种等诸多优点。该文章对这种监测方法的原理和过程进行了详细的阐述,并使用实际数据进行了实验分析。     

基于Apriori 分类事务库关联规则算法

Apriori 算法是通过定义的事务库来生成频繁项集,确定各数据之间的关联规则。在实际应用中生成事务库时常常会出现同一项目中重复类型的事务库,而同一项目的事务之间的支持度为零。因此,事务库的定义方法是直接影响生成关联规则的生成速度与效率,针对这一问题,本文提出并实现了一种基于Apriori 分类事务库的关联规则算法。该方法改变了传统Apriori 算法中所有事务统一定义的方法,对不同项目的事务进行分类定义,通过这种的实现,不但减少了计算机的大量运算,而且提高了关联规则的生成速度。     

基于文本分类的网络知识发现

研究基于网络的文本知识发现,根据搜索引擎分类内容的特点,通过几种常用搜索引擎的比较,结合文本分类的特点,发现单纯搜索文本信息资源的引擎更适合于文本分类;进而给出基于文本分类的网络信息获取原型,提出基于元数据的用户感兴趣知识的提取模式,用户可以根据实际情况在给定范围内提取自己感兴趣的文本信息,从而提高文本信息挖掘的精准性。     

基于特定领域构件库系统中刻面分类模式的研究

随着基于构件的软件开发CBD(component-basedSoftwaredevelopment)技术的快速发展,出现了以构件库为中心,更好地支持构件重用的发展趋势,构件的分类和检索技术成为软件重用组织十分关注的问题。该文主要针对构件的刻面分类技术加以研究,提出了有效的原则和方法,并实际应用到特定领域构件库系统刻面分类模式的制定。     

基于知识库的专家咨询系统设计与实现

介绍了知识库的研究现状以及使用知识库对专家咨询系统的意义,论述了基于知识库的专家咨询系统的设计,分析了无人值守信息交互的知识地图与知识引擎的设计过程,实现了实时专家咨询模式的专家协同。     

AnswerSeeker:基于互联网挖掘的智能问答系统

智能问答系统是一种处理自然语言的新型的信息检索系统。介绍了AnswerSeeker智能问答系统,该系统采用了模块化和可扩展的框架,以便整合多种智能问答技术和多样化数据源。通过将与语言无关的代码和语言相关的代码分离,并且将语言相关的代码封装为组件,只要替换相应的组件,该系统可以适用于多种语言。由于很多自然语言处理技术还没有针对中文的,目前为止,我们系统的内核只支持英文,所以将以英语自然语言为例介绍AnswerSeeker的架构和工作原理。该系统采用了两种互联网挖掘的方法来寻找问题的答案：知识挖掘和知识诠释。AnswerSeeker使用网络作为一个知识源,当然它也可以使用其他小的语料库或面向专业领域的知识库作为知识源。此外,提出了一种新的问题的表示和答案提取的方法一文本模式,文本模式分为问题模式和答案模式;其中问题模式用来表示问题,答案模式用来提取精确的答案。AnswerSeeker通过将问题-答案对作为训练数据,自动学习答案模式。实验表明将互联网作为知识源,将模式学习和知识诠释的技术集成在同一系统中进行答案挖掘是一种这种很有前途的方法。     

一种基于混合算法的分类器设计

为了高效地从数据库中挖掘分类规则,提出一种将粒子群优化算法和遗传算法相结合的新算法。该算法的核心思想是对规则的前件进行固定长度编码,适应度函数的计算由分类规则的准确率、置信度、支持度和简洁度构成,从而实现基于两者混合算法的分类器设计。将该分类器与遗传算法分类器和粒子群算法分类器进行对比,实验结果表明,该分类器具有更高的分类准确率以及更快的收敛速度。     

一个基于网络的智能个性化学习系统的设计与应用

本文以数据挖掘和机器学习技术为基础,提出了一种基于网络的智能学习系统的基本结构,该系统以学习者为中心,根据学习者的学习兴趣,为其提供智能的个性化学习平台;通过对系统关键技术的讨论,介绍和分析了学习者个性化学习兴趣模型建立和个性化学习的基本过程.     

面向供应链的智能物流管理系统设计

本文针对目前流通行业“数据监狱”的处境,设计出一套智能物流管理系统。该系统解决了流通行业“数据监狱”现象,为各层成员实时地提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据和具有预测性的、潜在的市场信息,提高决策的速度性、准确性,减少决策失误带来的损失,提高企业对流通渠道的控制力和企业的竞争力。     

兼容机智能配置系统的设计

目前,电脑销售公司通常采用人工方式为用户配置兼容机,存在效率低、难以为用户提供个性化服务等问题。该文在改进专家系统结构的基础上,通过建立用户模型与配件信息库,设计了兼容机智能配置系统。该系统能够对用户需求进行分析,快速配置个性化的兼容机。     

一种新的用于文本分类的概率分类器设计

为了进一步提高文本分类的准确率,文中介绍了一种新的用于文本分类的概率分类器。该分类器首先通过自然语言处理技术对文本进行预处理,然后从训练集中读取文本信息从而产生正、负规则,并计算正负权重系数,最后计算正、负概率。文中给出了计算正负权重系数的算法,并根据计算出来的权重系数及正、负概率值对文本进行分类。将文中提出的概率分类器与SVM分类器进行对比实验,实验结果表明,文中设计的概率分类器对于文本分类效果较好。     

广东特色农业波谱数据库设计与开发

自20世纪70年代以来,国际和国内波谱数据库的发展虽然如火如荼,但是都存在不同层次的缺陷,不能满足现阶段我国遥感基础研究和应用的需要,对华南特色农业遥感应用来说差距更远,该研究以建立波谱知识实用型库为目标,集成了华南农作物波谱、环境参数、应用模型,试建立了基于WEB的广东荔枝、龙眼、甘蔗等特色农作物波谱数据库,实现了特色农作物波谱数据库的概念设计、数据的组织、功能和界面设计等方面,为多样的华南特色农作物波谱数据库的建立提供了一个示范。     

电脑绣花机智能控制专家系统设计

电脑绣花机是刺绣行业广泛使用的设备,其核心是控制系统。为了提高产品性能,引入智能控制理论和方法,对电脑绣花机的控制系统进行改造,设计了智能控制专家系统。该系统基于Linux平台,能实现花样智能处理、故障诊断和电机自动控制等功能,大大提升了电脑绣花机的产品性能。介绍了系统的结构以及实现技术上的特点。     

一种结合谱聚类与关联规则的轴承故障诊断方法

针对现阶段机械设备轴承故障诊断方法难以挖掘隐含特征、诊断精准度低等问题,将谱聚类(spectral clustering, SC)算法与关联规则算法Apriori相结合,提出SC-Apriori算法;首先根据美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承故障数据集,选取0负载下的数据,计算得到滚动轴承振动信号的9个时域特征和3个频域特征;其次使用Pearson相关系数进行特征筛选,留下9个有效特征,再利用SC-Apriori算法挖掘出训练数据集中轴承不同特征数据之间的关联关系,并引入提升度来去除冗余的关联规则,进而构建一个规则库;再将测试数据进行处理,并与已建立的规则库进行比对,根据匹配率来判断其故障类型;在测试数据上的实验结果表明,与已有算法相比,文章设计的SC-Apriori算法挖掘出的规则数量大幅减少,匹配速度更快,且匹配效果更好。     

智能教学专家系统知识处理过程设计

运用知识工程原理研究了智能教学专家系统中的知识处理问题,同时分别给出了基于框架和产生式规则与面向对象的XML知识处理过程的设计与模型。