黄河中游典型流域极端降雨条件的水沙过程变化

研究流域极端降雨条件下的水沙动态变化过程是应对气候变化引起的洪涝灾害风险的基础.针对皇甫川、佳芦河和延河流域水土保持治理前后的极端暴雨洪水,对比分析了各流域极端降雨事件中径流泥沙过程的特征变化.研究结果表明,水土保持措施能降低洪涝灾害风险,可将延河流域200年一遇的特大洪水事件降低为风险更小的50年一遇洪水.由于水土保...     

基于Hubness的类别均衡的时间序列实例选择算法

针对实例选择算法INSIGHT存在选出的实例类别分布不均衡和得分相等的实例的重要性无法区分两个问题,分别提出了改进算法。改进算法B INSIGHT1基于分治思想,通过筛选出训练集各类中最具有代表性的实例,来确保选出的实例类别分布尽可能均衡。改进算法B INSIGHT2将改进算法B INSIGHT1的单重排序改进成了双重排序,以便更有效地衡量实例的重要性。实验结果表明,在时间复杂度基本不变的前提下,所提算法在分类准确率上均优于INSIGHT算法。     

面向能耗优化的自适应可重构指令Cache

可重构Cache架构可根据程序的存储资源需求自动调整Cache结构,对系统能耗优化具有重要意义。设计了一种容量和组关联度可重构的指令Cache架构以及与之对应的高效自适应可重构算法。通过选取MiBench和MediaBench中的8个测试例程进行测试验证,提出的自适应可重构Cache与16kB四路组关联配置固定的指令Cache相比,在性能平均仅下降0.34%的情况下,系统总能耗平均降低10.51%。     

响应面法优化超声辅助提取普洱茶中类胡萝卜素工艺研究

研究云南普洱茶中类胡萝卜素的提取工艺。采用超声辅助提取的方法,在研究料液比、提取时间、超声时间及提取温度等单因素实验基础上,采用响应面法分析确定普洱茶中类胡萝卜素的最优提取工艺。结果表明,最优的提取工艺是超声时间为120 s,静置提取时间为32.6 min,提取温度为51.4℃。在此条件下,普洱茶中类胡萝卜素的提取液吸光度可达到理论预测值的98.8%。     

42％精异丙甲草胺·异噁唑草酮·莠去津悬乳剂防除玉米田杂草田间药效试验

为验证42％精异丙甲草胺·异噁唑草酮·莠去津悬乳剂对玉米田杂草的防治效果及对玉米的安全性,采用土壤封闭处理和定期调查的方法进行田间药效及安全性试验.结果显示42％精异丙甲草胺·异噁唑草酮·莠去津悬乳剂在使用剂量为200～300 g/666.7 m2对玉米田杂草的土壤封闭处理效果较好.施药45 d后,对禾本科杂草的总防效...     

一种面向多标签分类的在线主动学习算法

针对现有算法多标签分类器收敛效率低和标签查询策略未考虑特征辨别能力的弊端,提出一种基于判别采样和镜像梯度下降规则的多标签在线主动学习算法(multi-label active mirror descent by discrimination sampling, MLAMD＿D)。MLAMD＿D算法采用二元关联策略将包含C个标签的多标签分类问题分解成C个相互独立的二分类问题,算法使用镜像梯度下降规则更新其二分类器,并采用基于判别的采样策略。将MLAMD＿D算法与现有算法以及基于随机采样和镜像梯度下降规则的多标签在线主动学习算法(multi-label active mirror descent by random sampling, MLAMD＿R)在6个多标签分类数据集上进行对比试验。试验结果表明,MLAMD＿D算法的多标签分类性能优于其他多标签在线主动学习算法。因此,MLAMD＿D算法在处理多标签在线主动学习的任务中具有可行性和有效性。     

面向流数据分类的在线学习综述

流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地,首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法,然后着重介绍在线学习算法在一般流数据上的工作现状,在高维流数据上解决"维度诅咒"问题的工作现状,以及在演化流数据上处理"概念漂移"问题的工作现状,最后讨论高维和演化流数据分类未来仍然存在的挑战和亟待研究的方向.