基于层次化类别嵌入的电力ICT系统故障分类

为解决电力信息通信客服系统在故障研判时存在故障分类准确率低甚至误分的问题,提出基于层次化类别嵌入的文本分类方法,进行电力信息通信系统故障识别.首先,基于电力信息通信系统故障的用户保修工单文本数据构建电力信息通信系统层次化电力故障标签;其次,提出了基于层次化深层金字塔卷积神经网络和基于层次化中断循环神经网络2种层次化文本分类方法,采用层次化类别嵌入方法逐层进行故障类型分类.实验结果表明,基于层次化深层金字塔卷积神经网络的方法效果最优,可以提供高效、准确的故障识别服务.     

一种可探测新颖类别的数据流分类算法

针对可探测新颖类别的数据流分类算法不能处理混合属性且新颖类别探测准确率不高,引入VFDTc算法作为基分类器学习算法,并改进新颖类别探测方法以处理混合属性数据和提高新颖类别的探测准确率。实验结果表明,改进后的算法具有较高的分类模型学习效率、数据流分类精度和处理速率。     

中文网页分类的研究与实现

描述了一个完整的中文网页分类系统的设计和实现过程,重点介绍了网页分类中的网页净化、特征加权、KNN分类等关键技术.并结合网页的特征,对分类中的特征加权公式进行了一定的改进.实验结果表明改进后的特征加权公式取得了较高的分类准确率.     

基于网络业务分类的服务类别框架

研究基于开放式可重构路由交换平台的通用服务类别框架。通过对网络技术的分析提出基于不同实现技术的业务支撑模式,并分析归纳现有网络业务,提出基于开放式可重构路由交换平台组件、构件级的通用服务类别框架。     

基于朴素贝叶斯网页分类的用户行为推衍

针对传统网页分类中存在的准确率和查全率不高、分类效率低的情况,提出一种基于朴素贝叶斯分类的网页预分类算法.算法根据用户的网上活动情况提取相关网址,分析网页内容和网页关键词,利用朴素贝叶斯分类算法进行分类,根据用户对各类网页的浏览情况分析用户的行为特征.采用改进的文本权值计算方法,并引进网址预分类机制,提高数据的处理效率以及分类的准确率.结果表明,网址分类算法准确,能够充分发掘用户的兴趣喜好,可以作为用户行为分析的数据算法进行商业推广和司法取证.     

基于行模式的网页信息提取算法

垂直搜索引擎需要对网页的内容进行提取,信息提取算法是研究的关键内容之一,文章提出一种新的基于行模式的索引网页的信息提取算法,该算法基于网页结构,具有较高的分析速度与准确率,使信息的分析与提取变得简单高效。     

中文网页分类中特征提取的研究

针对中文网页分类技术中的一些特征选择方法存在的问题.分析了常用的网页分类特征选择方法,提出了一种比较适合中文网页分类的特征选择方法.该方法将已有的X2统计方法进行了一些变形处理,并把该方法应用到后续的网页分类中,分类实验结果表明,准确率得到了一定的提高.     

一种基于数据库去除网页噪音的有效方法

由于网页中大都包含有如广告、版权信息、导航链接等噪音,严重影响了网页数据的自动收集和挖掘.通过一种基于数据库去除网页噪音的有效方法,对网页噪音的处理不用将内容全部放入内存中,而是根据数据库中保存的table和div容器包含内容重复度进行消除噪音操作,一定程度上达到了净化网页的目的.将此方法应用于基于差异频度的类别空间模型的二值分类,结果表明本文提出的网页去噪方法是有效的,并且分类的正确率有了一定的改进.     

基于类别概念的特征选择方法

基于中文文本分类的定义和向量空间模型,本文分析了正确分类文本的关键所在.通过对传统的特征选择方法的分析,提出了新的特征选择方法.通过支撑向量机对中等规模语料库的实验,验证了此方法的有效性.     

一种基于反馈学习机制的支持向量机网页分类方法

本文以SVM分类方法为基础,研究了SVM在网页分类方面的应用并给出了基于KKT条件的反馈机制对SVM方法进行改进的方法。通过对中等规模的Web网页测试实验表明基于KKT（karush—Kuhn—Tucker）条件的反馈学习机制的支持向量机对Web网页分类方法是有效的。     

运用阶层类别分析法指导产品设计

为了顺应以消费者为导向的市场要求,工业设计专家们发展了感性工学这一全新的理论体系,阶层类别分析法是感性工学的一种方法,是针对产品的感性层次以定性的方式,推论出产品的物理量,来达到指导产品设计的目的.本文简单介绍了阶层类别分析法的概况,并通过具体的例子说明其在产品造型中的实际运用,为产品的概念发展和设计提供了一个方法.     

标记和数据相融合的网页信息隐藏算法

从网页由标记信息和数据信息两部分组成的结构特点出发,建立了基于标记信息隐藏和基于数据信息隐藏的融合策略,并据此构建了网页信息隐藏算法,该算法提高了网页信息隐藏的隐藏容量,也为载密信息选取网页作为通道的传输方式进行了探索。     

多传感器信息融合在药材分类系统中的应用

本文针对传统药材分类技术中存在的速度慢、效率低、易受人为因素影响等缺陷,设计出一个基于多传感器信息融合的药材分类系统,完成药材成品的分类和评级。该系统利用图像传感器、气体传感器、味道传感器对药材特征进行量化,提取高维特征向量,通过支持向量机(SVM)训练学习,建立特征数据库,实现对药材的分类和评级。该药材分类系统集图像采集、特征提取、特征分析、模型训练和药材分类等功能于一体,实验结果表明,系统能够区分不同类别的药材,并能对同一类药材进行等级的确定。     

基于信息融合的超谱图象分类方法研究

针对高数据维给超谱图象有效信息提取和分类造成的困难，引入了自适应子空间分解方法进行数据源的划分，并在此基础上进行了基于信息融合的超谱图象分类研究，在根据超谱数据本身特点获得的子窨上进行信息融合，有利于分类特征的集中和提取，实验结果表明，利用自适应子空间分解方法划分数据源是有效的，基于小波变换的特征层融合和基于意见一致性理论的决策层融合适合超谱图象的分类。     

一种采用类电磁机制算法的线性分类方法

根据最优超平面和类电磁机制算法的思想,提出了一种组合优化线性分类方法.该方法利用样本训练提取样本个体的类别特征,寻找到将类别分类的最优超平面,设计并实现了一种采用改进的类电磁机制算法的组合优化线性分类方法.试验取得了很好的分类效果,证实了组合优化线性分类方法的可行性.     

基于偏最小二乘降维的分类模型比较

在众多数据降维方法中,偏最小二乘降维方法是一种非常有效的数据降维模型,并被广泛应用于生物基因数据分析等领域。但基于偏最小二乘降维的分类模型的选择问题,往往为以往的研究工作所忽视,研究者基本是根据自身喜好选择不同的分类模型。针对这一问题,本文通过大量的实验,对多种不同分类模型在生物基因芯片数据集上的性能进行了比较和分析。通过t检验,发现人工神经网络、逻辑斯特判别、线性支持向量机是3种在偏最小二乘降维上性能较好的的分类模型。     

Design of thermal expansion measurement system based on virtual instrument

System architecture is presented for an automatic measurement of thermal expansion. The dynamic measurement of the temperature and thermal expansion displacement of the material is carried out through the application of Labview. The expansion and temperature of material is stored and displayed in real-time. Then the thermal expansion coefficient can be obtained. The measure- ment system composes of SIOS-SP120D laser interferometer, high vacuum furnace, rbh8223h data acquisition card, rbhS104 conditioning board, constant computer power supply. The USB interface is adopted to collect the temperature and displacement data. Experimental results show that the system has high measurement accuracy and good man-machine interface properties.     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

Digitally determining forest inventory units with an ecological classification system

Management-level forest resource data in China were obtained with a combination of two forest inventories. However, inconsistencies in the spatial attributes of forest data vary between the two inventory types and between two inventories of the same type. The inconsistencies make it inconvenient for long-term forest management planning with digital technologies. Ecological Land Types (ELTs) and Ecological Land Type Phases (ELTPs) have been mapped in selected forestry regions in northeast China, where important forest industries are located. The boundaries of ELTs are determined by geomorphic conditions, which are quantified by Digital Elevation Models (DEM); ELTPs are classified by overlaying ELTs with forest vegetation data layers that are obtained with both remotely sensed and ground data. The ELTPs represent the divisions of land in terms of both natural and human-induced forest conditions, and therefore they are reliable units for forest inventories and management. This paper introduces a case study for digitally determining forest inventory units in Benxi City, Liaoning Province, northeast China. The general objective of the study was to explain how a compatible forest inventory system should be designed and why the compatible forest inventory system was significant to digital forestry in China.