一种改进的KNN分类方法

介绍了基于向量空间模型（VSM）中的KNN文本分类方法,分析了KNN方法的实质,指出了该方法的不足,对KNN分类中的文档相似性度量公式提出了一种改进方法．改进方法是在文本属性关联和概念共现等基础上提出来的．分类实验结果表明,分类准确率平均提高了约12％．     

一种改进的KNN分类方法

介绍了基于向量空间模型(VSM)中的KNN文本分类方法,分析了KNN方法的实质,指出了该方法的不足,对KNN分类中的文档相似性度量公式提出了一种改进方法.改进方法是在文本属性关联和概念共现等基础上提出来的.分类实验结果表明,分类准确率平均提高了约12%.     

基于文本属性关联和概念共现的KNN分类方法

介绍了基于向量空间模型(VSM)中的KNN文本分类方法,分析了KNN方法的实质,指出了该方法的不足,基于文本属性关联和概念共现对KNN分类中的文档相似性度量公式提出了改进.分类实验结果表明,分类准确率平均提高了10%.     

一种改进的K-近邻分类法

介绍现有K-近邻分类法的基本思想和研究现状,并针对此方法在分类各类数据集分布不平衡时容易造成分类精度低的问题作相应的改进。改进的K-近邻分类法中引入类代表度和样本代表度,使得K-近邻分类法在相似度计算时选出的近邻样本更能代表其所在类,从而减小误判率。实验证明改进方法有效。     

基于P2P结构的kNN查询框架

目的提出一种基于P2P结构的移动对象kNN查询框架.方法假设移动对象具有计算处理能力和储存空间,在此基础上进行P2P结构的设计.查询的发起、响应以及计算等不借助中心服务器,而将其转移到移动对象上进行处理.采用距离-响应时间计算算法和kNN查询分段排序算法来进行移动对象kNN查询.结果距离-响应时间计算算法和kNN查询分段排序算法能较好利用框架中各个移动对象响应查询时存在间隔这一特征进行简化计算,提高了框架的工作效率,增强了查询实时性.在更新的过程中通过使用安全时间的概念来减少盲目的对象更新,减少了数据冗余.结论在模拟实验中,框架能充分发挥P2P结构的优点进行移动对象kNN查询,查询响应迅速,查询结果具有较好实时性.     

一种改进的模拟电路k故障诊断算法

利用元件容差的两个基本特性，给出了一种从总体上估计容差的改进ｋ故障诊断算法，实验结果表明本文算法可以准确地定位故障，且受容差的影响较小。     

改进的K-近邻算法在中文网页分类的应用

K-邻近算法作为一种比较简单,易于实现并且错误低的分类算法,广泛应用于网页分类、模式识别和数据挖掘等多个领域中.本文介绍了传统K-邻近算法并分析了该算法在网页相似度值的计算存在的不足,在此基础上,本文提出了基于类中心向量的K-近邻算法,通过理论分析和仿真实验结果证明了该算法对于中文网页分类具有较好的分类效果.     

TDT中新发现话题的分类研究与实现

根据数据源为新闻网站的TDT(topic detection and tracking)系统的话题特点,首先提出了话题分类思想,然后将KNN(k-nearest neighbor)算法与网站频道信息相融合对话题进行分类.实验表明,话题分类的正确率达到98%,具有较高的实用性.     

基于双k型岭估计改进的ARCE算法

近十几年来,GPS定位技术在很多领域得到了广泛的应用,尤其是GPS快速定位技术的应用前景更为广阔。文章针对GPS快速定位常用的双差模型,首先介绍了根据双差模型病态性特点提出的双k型岭估计;然后基于双k型岭估计对ARCE整周模糊度搜索方法进行了改进;最后,把双k型岭估计和改进的ARCE整周模糊度搜索方法结合起来进行快速定位。理论分析和数值计算都表明,本文提出的方法有效改进了浮点解精度,提高了ARCE整周模糊度搜索方法的搜索精度同时缩短了搜索时间,比较适合于GPS快速定位双差模型的解算。     

一种改进的模糊规则库的分类算法

模糊逻辑技术是人工智能领域中的一个重要分支,针对近年来分类算法的不完善之处提出一种改进的模糊规则库的分类算法,对训练样本各维进行分量聚类,最后生成模糊规则库。通过对Contact-lenses数据集的仿真测试时,算法更加简单易懂,而且分类效果很好.     

改进的旋转矢量优化方法

在基本旋转矢量法的基础上,提出了多点旋转矢量优化方法。通过增加初始点的多样性以及
引入舍弃阈值和保留系数的概念等措施,以实例的求解为验证,表明提高了全局寻优能力和计算效
率;从实例求解效果和算法原理等方面与遗传算法进行了比较分析;分析了多点旋转矢量法中各参
数对求解精度和计算时间的影响作用,给出了在实际使用中对参数设置具有指导意义的评价。     

一种快速的反向k近邻查找算法及其改进

提出一种快速的反向k近邻查找算法,该方法利用现代计算机具有外存便宜、运行速度快的特点,预先计算数据之间的距离,并组织为数据索引块存储于外存,由计算机在空闲时自动进行维护.在进行反向最近邻查询时,只需读入相应的索引块,就可进行直接查询,其时间复杂度为O(N),而且不受k的影响.为减少索引块的读取时间,提出一种改进方法来有效地压缩索引块,仅用必要的二进制位来存储对象之间的距离,并将冗余减少到最低水平,提高了算法的效率.最后通过实验分析评估算法的有效性和效率.     

一种改良的纤维平板法

介绍一种改良的用以快速地定性和半定量检测纤溶活性蛋白的纤维平板法.对该方法中的几个关键因素作了详细的研究和探讨.纤维平板中纤维蛋白原和纤溶酶原的浓度对裂解面积不产生任何影响,但是纤维蛋白原的浓度会对裂解圈的观察产生影响,纤维蛋白原浓度低于0.2 mg/mL时会使背景色过淡而不能清晰地观察到裂解圈.尿激酶浓度在2～250 mU/μL范围时,尿激酶浓度的对数和裂解圈相互垂直的两条直径乘积的对数之间存在明显的线性关系.在本实验设计方案下,尿激酶的最佳使用浓度为10～20 mU/μL.同时,本文还探讨了纤维平板中纤溶酶原的去活条件,当琼脂纤维平板凝固后很难完全去活纤溶酶原,但是,在琼脂纤维蛋白原混合物凝固前于95℃持续温浴40 min,则能彻底去活纤维蛋白原中残留的纤溶酶原.     

一种改进的LUCAS降阶方法

本文改进了Lucas提出的基于冲激响应能量近似的降阶方法.扩大了应用范围,也改善了降阶模型的近似.     

一种基于MIMO系统动态渐近解耦的阵风减缓方法

提出了一种M IMO系统的动态渐近解耦方法。该方法基于输出反馈、部分状态反馈以及极点配置技术,通过调整控制器参数,将闭环系统的零、极点配置在期望位置上,使闭环传递函数的主对角元素占优,同时将非主对角线元素的动态增益调至最小,从而实现了M IMO系统的动态渐近解耦控制。用该方法对某主动控制飞机的垂直平移模态(直接力控制)进行了解耦设计,并将其应用于飞机的阵风减缓。用该方法设计的垂直平移模态与未采用主动控制技术的飞机进行仿真对比,其抗风性能提高了36%。     

一种改进的宽带波束形成方法

宽带信号具有目标回波携带的信息量大及混响背景相关性弱等特点,在声纳系统中应用越来越广泛。为了减小FIR滤波器的幅度和相位误差对宽带波束形成器性能的影响,采用线性约束最小方差自适应算法保证FIR数字滤波器的相位特性严格线性;采用基于幅度误差函数的代价因子自适应迭代算法使FIR数字滤波器通带内近似满足等纹波的幅度特性,达到FIR数字滤波器与设计指标要求最佳匹配的目的。对10阵元等间隔线阵的分析仿真结果表明该方法是有效的,并适用于其它阵型,对于声纳系统具有显著的应用价值。     

一种改进的行人检测方法

针对AdaBoost（Adaptive Boosting）算法耗时长,检测精度低的问题,提出一种将支持向量机（Support Vector Machine,SVM）与AdaBoost算法相结合的方法,采用多尺度（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征描述行人不同尺寸区域的特点,在样本权重更新过程中引入非行人样本的误检率,训练了一个级联结构的行人分类器.结果表明：选择特征数目为5个时,改进后的AdaBoost算法检测率和计算时间分别为99.8%和577.66s.在INRIA行人数据库上训练了一个六层结构级联分类器,使用特征数目为46个时,检测率达到96.74%,而误检率仅有3.26‰.     

一种融合改进TF-IDF与词典模型的情感分类算法

针对传统情感文本分类算法存在情感特征词的极性偏好区分度较低和稳定性较差等问题,提出了一种改进词频-逆文本频率(TF-IDF)模型与词典模型相融合的情感文本分类算法。首先,通过情感特征词在不同情感类型语料中的频率分布和离散系数,度量情感特征词极性偏好所包含的区分度和稳定性,生成情感特征词极性指标;然后,使用该指标改进TF-IDF模型的情感特征词权重;最后,基于改进的TF-IDF模型,使用带决策函数的有监督分类算法计算情感文本的极性得分,并与词典模型所得的极性得分进行调和平均,得到情感文本综合极性得分。     

基于特征加权与最近邻法的P2P协议识别算法

针对新的P2P协议以及加密P2P协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于流量统计特征的识别方法。首先定义了网络协议特征矢量的概念,并在此基础上使用类内、类间距离与遗传算法定量地对特征子集进行选择,同时由于不同属性所起的作用不同,提出了网络协议特征加权的概念,并使用粒子群优化算法计算特征权值。为了提高识别率,针对TCP协议与UDP协议分别建立了相应的特征空间。实验结果表明该方法能够有效地从多种属性特征中选择出最能够体现P2P协议之间以及P2P协议与非P2P协议之间区别的特征子集,且通过粒子群优化算法计算出的特征权值使识别率得到提高。实验证明通过该算法,对常见的P2P协议平均识别率达到了96%。     

一种改进的模糊控制方法

在分析不同的量化因子和比例因子对控制特性影响的基础上，提出了智能模糊控制方法。根据对系统特征量的识别，可在线修正量化因子和比例因子，以改善系统的动态、静态特性和鲁棒性。