多关系数据挖掘中的多关系决策树研究综述

随着关系数据库的发展,多关系数据挖掘正在成为数据挖掘的重要分支之一.多关系决策树是其中的一种重要方法.目前多关系决策树已有多种研究方法.针对不同的背景和框架,对其中主要的算法进行分析和比较,指出未来的发展趋势.     

无轴承异步电机转子磁场定向MRAS转速辨识

为了准确辨识无轴承异步电机的转速,提出一种改进转子磁链估算电压模型。以改进转子磁链估计模型为基础,构建了无轴承异步电机的转子磁场定向模型参考自适应(MRAS)无速度传感器矢量控制系统,并通过Matlab/Simulink进行了系统仿真分析。仿真结果表明:基于所提出的转子磁链改进模型,可有效避免纯积分环节初值和累计误差等影响,获得较高的转速辨识精度。所提出的转子磁链辨识模型和MRAS无速度传感器矢量控制系统是有效和可行的。     

基于维数约简与特征选择的PGS方法在数据处理中的应用

特征选择和维数约简在机器学习、模式识别和数据挖掘领域是很常用的方法,它们之间也具有一定的联系,但对它们的融合应用目前很少研究,从而融合特征选择和维数约简的思路被提出.该思路融合了主成分分析方法和遗传算法,提出PGS方法,并把它应用于基因microarray数据的预测分类,取得了较好的效果.     

异常点挖掘研究进展

异常点是数据集中与其他数据显著不同的数据.一个人的噪声对另一个人而言可能是有用的数据,因此,随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、故障诊断、自动军事侦察等问题的关注, 异常点挖掘在信息科学研究领域日益受到重视.在充分调研国内外异常点挖掘研究文献基础上,系统地综述了数据库研究领域中异常点挖掘的研究现状,对已有各种异常点挖掘方法进行了总结和比较,并结合当前研究热点,展望了异常点挖掘未来的研究方向及其面临的挑战.     

一种基于统计特性的简化EESM方法

本文根据多径信道统计特性,提出了一种新的简化指数有效信干噪比计算方法。文章分析了多载波通信系统载干噪比的统计分布特性,并利用统计特性来简化指数有效信干噪比映射方法的计算。该方法通过估计非中心分布参量,增强了对移动时LOS/NLOS场景变换的自适应能力。仿真结果进一步证明了方法的优点。     

基于BREW手机的移动监控客户端设计

为了在CDMA 1x移动网络和BREW手机上设计和实现用于移动平台的监控客户端,在利用现有的流媒体和视频编解码等监控技术的基础上,综合考虑了移动网络带宽不足和移动设备性能较低等因素,讨论了在移动平台上实现视频监控的相关关键技术,提出了在网络不稳定的情况下对视频包丢失的处理流程,以及H.264解码器针对BREW平台的优化方法.测试结果表明,实现的移动监控客户端可以稳定播放比较清晰的监控视频,并且具有较高的实时性.     

落锤式冲击试验机检定方法的探讨

落锤式冲击试验是物理力学性能检测的重要试验项目之一,试验机的检定目前仍没有检定标准,一度试验机需要计量检定与否也成为讨论焦点,摸索了一种落锤式冲击试验机的自校检定方法,实践中应用效果较好.     

基于边权值的网络抗毁性评估方法

根据有权网络中边的权值计算节点的边权值,并依据边的权值计算全网平均最短路径得到节点重要性。通过节点的边权值和节点的重要性,建立一个抗毁度评估方法,计算节点的抗毁度并得到全网的抗毁度。实例证明该方法的有效性。     

一种可验证和高效的多秘密共享门限方案

已公开的门限多秘密共享方案大都是利用RSA,ECC等公钥体制来提高安全性,其占用的资源较多,速度慢。提出了一种新的多秘密共享(t, n)门限方案,该方案是在shamir秘密共享方案的基础上,利用拉格朗日插值多项式方法进行秘密分割和重构,利用NTUR算法和单向散列函数进行数据合法性验证。方案设计简单、计算量小、存储量少,能有效检测出各种欺骗、伪造行为,以确保恢复的秘密是安全和可信的。     

基于QPSO-MIL算法的图像标注

在多数现有图像标注图像库中,关键字只标注在图像级而非区域级,使有监督学习方法在图像标注中难以应用.基于量子粒子群优化算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)提出了一种新的多示例学习(multi-instance learning,MIL)算法--QPSO-MIL算法,在多示例学习的框架下将基于区域的图像标注问题描述成一个有监督的学习问题.该方法将图像当作包,分割的区域当作包中的示例,利用多样性密度(DD)函数,定义了粒子的适应度向量.在示例空间,利用QPSO方法在各个维度上同时搜索DD函数的全局极大值点,作为关键字的概念点,然后根据Bayesian后验概率最大准则(MAP)对图像进行标注.通过ECCV 2002图像库的实验结果表明,QPSO-MIL算法是有效的.