基于特征倾向性的网页特征提取方法研究

网页包含的信息很丰富,传统的TFIDF公式很难满足内容过滤系统的要求.针对网页过滤技术中的特征选择方法存在的问题,加入语义信息,改进TFIDF公式,提出了一种比较适合网页过滤的特征选择方法.该方法综合考虑特征的长度、在网页中的位置信息,并且将情感色彩这种语义信息附加到特征上.实验结果表明,该方法在网页过滤系统中取得了较好的效果,尤其是实时内容过滤系统中,具有一定的实用价值.     

双积分系统阶跃响应快速无超调控制: 一种增益切换非线性PD控制

采用标准PD或PID控制器镇定双积分对象时,系统的阶跃响应必然存在超调:为此,设计了一种可以切换增益的非线性PD控制器,给出了系统阶跃响应无超调的充要条件,以及减小调节时间的方法.采用的切换规律是:当误差的幅值大于设定门限时,设计好的快速PD控制器投入工作,以加快误差的收敛:当误差的幅值小于设定门限时,设计好的强阻尼PD控制器投入工作,以抑制可能出现的超调.通过这两个控制器的配合作用,既能实现阶跃响应无超调,又能有效减小调节时间.仿真验证了该结论.     

N×M容灾系统信息模型研究

对基于通用信息模型(CIM)面向N×M结构的容灾系统进行了扩展与裁剪,建立了容灾系统信息模型DTCIM.在分析CIM基础之上,详细说明了该模型的体系结构和模型内容,在Linux下基于Pegasus实现了这个信息模型,并验证了其可行性,为容灾系统的资源信息表示与管理提供了一种统一的方式,给出了容灾系统的信息模型表示方法,为进一步深入研究容灾系统打下了良好基础.     

基于近似高斯金字塔的视觉注意模型快速算法

利用输入图像的近似高斯金字塔,将经典的基于显著性的视觉注意模型改造为时空开销更小的版本,从而使其更加适合在嵌入式实时系统中实现.首先采用矩形窗口近似圆形窗口,矩形平均算子近似高斯卷积核;然后采用“先做行累加,再做列累加”的方法来实现矩形平均算子,并直接采样计算出各个特征通道的显著性分布图,该算法关于输入图像像素点个数具有线性时间复杂度;最后,还给出了在显著性分布图中抑制已提取区域显著性的快速算法.在Berkeley分割图像库上的实验结果表明,该方法极大地减小了系统实现的时空开销,且输出结果的误差在可接受范围内.提出的用矩形窗口近似圆形窗口,用矩形平均算子近似高斯卷积核的方法,还适用于其他需要在嵌入式实时系统中实现的图像处理问题.     

贝叶斯网参数学习中连续变量离散化方法研究

连续变量离散化是贝叶斯网络参数学习中面临的一个重要问题,它的好坏将直接影响到贝叶斯网络的推理效果。目前缺少一种有效的手段用于评价连续变量离散化的好坏,通过研究,提出了推理信息量的概念,并采用作为衡量连续变量离散化好坏的标准。在连续变量离散化的过程中,采用遗传算法通过迭代的方式寻求最优解,其中,推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明,推理信息量大的推理效果好要优于推理信息量小的推理效果。     

一种基于多代理的演化多目标优化算法

为解决多目标优化中求帕列托最优解集的问题,引入多代理演化的思想.在演化的机制上,每个目标赋予单个代理人,这些代理人拥有各自的演化群体.以各自的单个目标作为演化过程中的评价函数,并且以它们各自选择出的优良解群体的分布作为概率分布,通过代理人的通信将这些概率分布合成,作为产生出下一代解的依据.在一些测试问题上,很少的演化代数内,将解群体收敛到帕列托最优解集.该方法在求解多目标优化问题帕列托最优解集上具有较高的效率.     

基于二重差分法的光流场运动检测

对视频图像序列中运动目标的检测,是计算机视觉领域长期关注的问题.传统的Horn-Schunck光流算法非常耗时,不利于在视频图像序列中做实时分析,故提出采用结合背景差分法与帧间差分法的二重差分法(DS)来做光流算法的预处理.实验结果也表明二重差分法的光流算法(DSOF)比单纯用Horn-Schunck方法计算光流效率更高,用时更短,能更好地满足对视频图像序列做实时运动检测分析的需求.     

改进信息化武器系统性能的仿真博弈混合方法

用定量分析的方法改进性能是信息化武器系统开发和运用中必须解决的重要问题,借助仿真和博弈分析的混合方法,在对传统混合策略纳什均衡原理应用的基础上,构建基于二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型来改进信息化武器系统的性能,对典型信息化武器系统-舰载导弹防空系统的初步研究表明:用识别正确、错误目标能力以及导弹命中目标能力描述的舰载导弹防空系统的最优改进性能策略为△*=(0,△2*,1-△2*)=(0.0000,0.7118,0.2882).     

基于Web挖掘的主页多主题更新模型

针对改善网站主页中多个主题更新的合理性问题,提出了一种新颖的基于Web数据挖掘技术的主页主题更新模型.对当前主页主题更新方法进行分析,指出目前一些大学校园网站主页主题更新的不合理性,然后通过数据挖掘,从安徽理工大学网站Web日志中提取有效数据,分析各个主题的点击率随时间的变化趋势,进而提出基于点击率的网站主页主题更新模型.实验结果证明,模型能够实现对主页主题的合理更新,有效提高网站主页的受欢迎程度.     

基于抗体注射的免疫遗传算法

标准遗传算法存在收敛速度慢、过早成熟等缺点。借鉴生物免疫系统中抗体注射免疫的理论,提出了一种基于抗体注射的免疫遗传算法(AIGA)。该算法在保留了标准遗传算法随机全局搜索能力的基础上,引进了生物免疫系统的免疫应答、抗体注射和免疫选择等机制。结合旅行商问题(TSP),给出了示范抗体的提取和注射方法,并给出了算法收敛性的理论证明。最后,用AIGA对100个城市的TSP进行了仿真计算,并将其计算过程与标准遗传算法进行了对比,结果表明该算法能有效地改善遗传算法不成熟收敛的缺陷,使收敛的速度有较大的提高。