GM(1,1)残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用

季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势。灰色模型GM(1,1)能反映时间序列的总体变化趋势,但不能很好反映其季节性波动变化的具体特征,在模拟与预测季节性时间序列中有明显的局限性。文中介绍了季节性神经网络建立的残差修正模型。通过季节性神经网络模型对GM(1,1)的残差序列进行分析,提取其中的非线性成分作为预测时的补偿项,以进行残差修正,从而形成GMSANN叠合预测模型。实例表明,所建模型具有较好的适应性和预测精度。     

语义Web本体及本体库系统设计技术

当前的Web页面使用格式化表示语言描述信息,由于其以自然语言形式描述信息,因而不利于机器理解,为此而出现了语义Web这一研究领域,旨在实现Web的机器理解。文中介绍了语义Web的结构,然后对语义Web模型中的本体模型作了深入的讨论,包括本体的概念、构建本体的原因以及一个本体库系统所应具有的功能,并给出了有关功能结构图,最后讨论了未来的研究方向。     

K-split Lasso:有效的肿瘤特征基因选择方法

随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法提出了K-split Lasso特征选择方法,其基本思想是将数据集平均划分为K份,分别使用Lasso方法对每份进行特征选择,而后将选择出来的每份特征子集合并,重新进行特征选择,得到最终的特征基因。实验采用支持向量机作为分类器,结果表明K-split Lasso方法减少了冗余特征,提高了分类精度,具有良好的稳定性。由于每次计算的维数降低,K-split Lasso方法解决了计算开销过大的问题,并在一定程度上解决了"过拟合"问题。因此K-split Lasso方法是一种有效的肿瘤特征基因选择方法。     

基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法

极限学习机因具有高效处理、性能优越以及更少人工参数设定等优点,已成功应用于批处理多标签分类问题.然而,实际应用领域涌现的数据流呈现海量快速、多标签和概念漂移等特点,使得这些传统的多标签分类算法面临精度与时空的挑战.本文提出一种基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法.首先,为适应数据流环境,利用滑动窗口机制将数据流划...     

求解近似模式匹配的启发式算法

研究了带有灵活通配符和长度约束的近似模式匹配问题(approximate pattern matching with wildcards and length constraint,APMWL);为避免文本字符重复使用造成解的指数级增长,引入了一次性使用原则one_off条件,提出了一种后向构造编辑距离矩阵的BAPM(backward approximate pattern matching)算法。该算法在one_off条件、灵活通配符和长度约束条件的基础上,可同时处理插入、替换和删除三种编辑操作。与同类算法Sail_Approx进行实验对比,结果表明BAPM算法获取解的平均增长率可达18.99%,具备良好的解优势。     

基于概念格的序列模式挖掘

研究了基于概念格(Conccpt LatticeCL)的序列模式挖掘方法，并给出了相应算法。与经典的算法比较，减少了对交易数据库的扫描次数，提高了挖掘效率。     

基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法

单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用,构造的决策树往往规模较大.多变量决策树能较好地反映属性间的关系,得到非常简单的决策树,但使构造的决策树难以理解.针对以上两种决策树特点,提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的构造方法,选择知识粗糙度较小的分类属性来构造决策树.实验结果表明,这是一种操作简单、效率很高的决策树生成方法.     

基于词汇链的中文新闻网页关键词抽取方法

词汇链是一种词语间语义关系引起的连贯性的外在表现,提供关于文本结构和主题的重要线索。文中在解决歧义消解问题的基础上提出利用词汇链,结合词频特征、位置特征和集聚特征抽取中文新闻网页关键词的方法。该方法根据词语在文档中语义联系将文档表示成词汇链形式,并在此基础上抽取关键词。对中文新闻网页和学术期刊文献两种语料进行实验,结果表明该方法可明显提高抽取的关键词质量。     

改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法

分析比较Shafer-Shenoy结构和Hugin结构两种经典的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法。针对Hugin算法在推理分析领域的局限性,通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出一种Hugin算法的改进算法R-Hugin。该算法具有良好的推理分析性能,并从理论和实验两个方面证明R-Hugin算法的正确性和有效性。     

正相关性指导下的关联规则剪枝算法

基于支持度和置信度模型的关联规则剪枝算法会挖掘出很多无趣规则。针对该问题,提出一种正相关性指导下的关联规则剪枝算法。利用全置信度和提升度构造一个正相关性评价函数,以此对频繁项集进行剪枝。实验结果表明,该算法能减少无趣关联规则数量,提升挖掘结果质量,缩短挖掘时间。