基于支持向量机理论的多类分类算法

支持向量机是由V．Vapnik等提出一种学习技术,借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具,近几年得到了广泛的研究并广泛应用于模式识别等领域。本文主要介绍并比较了基于支持向量机的多类分类算法：“一对一”方法、“一对多”方法以及决策有向无环图方法,通过实验数据可以得知决策有向无环图方法具有较好的分类效果。在不同的情况下,可以采用不同的算法以达到最好的分类效果。     

最小二乘支持向量机在故障诊断中的应用

为了提高机械设备故障诊断的精度，将小波包分析与最小二乘支持向量机进行了有机的结合。首先对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取。然后提出了一种基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型，用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数，将不等式约束条件变为等式约束，从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解，用最小二乘法实现了支持向量机算法，并提出对核函数的σ参数进行动态选取，提高了诊断的准确率。仿真结果表明该模型具有较强的非线性处理和抗干扰能力。     

煤矿供电设计方案的模糊综合评判

本文指出了煤矿供电方案设计的意义和现存问题，论述了模糊综合评判方法应用于煤矿供电方案设计的优越性及其数学模型，通过实例说明其使用方法和特点，并对计算结果进行了分析。     

IPSec VPN与SSL VPN的研究

通过研究IPSec协议及SSL协议的安全性,对基于这两种协议的VPN(虚拟专用网)分别进行探讨。在理论和技术层面上,对IPsec VPN和SSL VPN两套系统进行比较,分析了这两种产品的异同及发展前景。     

基于Transformer的微博文本情感分析算法研究

针对传统情感分析方法在复杂语境中特征表达能力有限、缺乏深层语义信息、模型分类准确率低等问题,文章提出一种基于Transformer和TextCNN融合的新机制。首先,使用jieba工具对微博文本进行分词处理,利用Word2Vec方法将文本转化为词向量,降低词向量中的噪声数据;其次,将词向量作为神经网络模型的输入,进一步对词向量特征进行筛选,提取更有价值的特征信息;最后,将不同粒度的词向量特征进行融合拼接,利用Softmax激活函数实现情感多分类,实验结果表明,文章所提出的情感分析模型正确率达到92.17%,证明了该模型的有效性。     

视频中运动目标的检测及数据安全传输

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到亮度和噪声的影响及出现虚假目标的情况,提出了一种在视频序列中结合帧间差分法和背景差分法的运动目标识别算法。该算法利用帧间差分法得到当前帧中运动目标的信息,通过3帧差分运算和阈值分割,更好地实现视频序列中运动目标的识别;同时针对实时图像监控系统中视频信号传输的安全性,对信号传输进行了方式和技术上的对比分析;实验结果表明能够得到较好的识别结果。     

矿区电力调度系统的模糊聚类分析

设计矿区电力调度系统时，往往需要首先明确该矿区电力调度系统的规模。但一个系统与其它矿区调度系统相比，到底处于什么位置，如果用已往或经典的分类方法很难确定。本文根据模糊数学基本原理，利用模糊相似关系的直接聚类法，对几个矿区的电力调度系统进行分类，取得了较好的效果。     

矿区电力调度系统的模糊聚类分析

设计矿区电力调度系统时，往往需要首先明确该矿区电力调度系统的规模，但一个系统与其它矿区调度系统相比，到底处于什么位置，如果用已往或经典的分类方法很难确定。本文根据模糊数学基本原理，利用模糊相似关系的直接聚类法，对几个矿区的电力调度系统进行分类，取得了较好的效果。     

基于XML的异构数据库集成方法研究与实现

异构数据库的集成问题是当前数据处理领域内研究的一个热点,它能更有效地利用信息资源、实现数据共享。文章提出并实现了基于XML的异构数据库集成与查询系统,并重点讨论了异构数据库的集成方法。系统采用W3C的XML Schema标准作为异构数据源的全局模式描述,借助XML Schema强大的数据描述能力,通过实现关系模式的提取、关系模式到XML Schema的转化和附加语义约束,实现了异构资源数据库数据的整合。