最佳能量小波包技术在海洋水声信号处理中的应用

对随机时间序列的特征提取与聚类分析,提出了基于分类距离标准的小波包基能量方法。该方法应用小波包变换提取信号各子空间的能量,以能量分类距离标准选取最佳小波包基,最佳小波包基上距离系数大的能量作为特征值。实验结果表明此方法比固定尺度小波包能量法有着更好的分类效果,并且特征值维数低。     

基于分形的股票聚类分析实证研究

针对反映股票走势的K线图是一个分形图,利用其分维数相对稳定的特性作为重要聚类参数,对股票进行聚类实证研究.研究结果表明,以分形理论为基础对股票进行聚类,同一类股票具有极强的相似走势.     

交通事故信息分析与责任认定系统建模研究

交通事故信息分析和事故责任认定是交通管理工作的重要内容之一,将交通事故信息分析放入人、车、路等交通大环境中考虑,以数据仓库为基础,采用联机分析、数据挖掘、知识发现等新一代信息分析手段和计算智能技术,构建了一个实用高效的交通事故信息智能分析与责任认定系统,并阐述了系统各主要组成部分功能及其关键技术与实现方法。系统正应用于我国南方某省的交通管理部门。     

聚烯烃弹性纤维柔卡及其绢丝面料开发

介绍新型热塑性聚烯烃弹性纤维——柔卡,并以氨纶和XLATM弹性纤维为参照,分析柔卡的性能和特点,包括微观结构、耐热性能、力学性能、热定形效率、耐化学性能、低温可黏结性等。结果表明,柔卡耐中温、耐强酸强碱、耐氯漂、弹性柔和,可低温黏结,可低温定形且尺寸稳定性好,对于氨纶等传统弹性纤维来说是一种理想的补充,特别适合与不耐高温的纤维组合,开发不需要高温预定形的纺织新产品。并以柔卡为原料开发了一款具有独特风格的绢丝针织弹性面料,为柔卡纤维的应用提供参考。     

基于用户任务级的Web日志聚类

利用改进的用户描述计算公式和启发式聚类方法 ,进行基于用户任务级的 Web日志聚类 ,产生簇用户访问模式 ,进行有效的推荐和个性化服务 .结果表明 ,算法具有较好的聚类质量和较高的性能 .它可以成功地应用到 Web日志挖掘中 .     

基于DOM树的可适应性Web信息抽取

Web信息抽取通常采用的是一种归纳学习方法,从给定的训练样本网页中学习到抽取规则,这种方法虽然能够准确地抽取出信息,但是当网站的模版发生改变后,必须重新获得抽取规则,因而这种抽取器的维护成本比较高,可适应性差.提出一种新的可适应性Web信息抽取方法,该方法首先通过聚类方法获取商品在网页中频繁出现的关键词组,然后利用网页的DOM树结构来确定包含这些关键词的信息块,从而实现Web信息的自动抽取.对大量商业网站进行信息抽取的实验表明,该算法不仅能有效抽取出商品信息,而且是一种与站点结构无关的可适应性信息抽取方法.     

支持向量回归机的光滑函数研究

光滑数能将不光滑模型变为光滑模型,改善支持向量机的回归性能和效率.Lee等人用一个光滑函数逼近ε-不敏感损失函数的平方,提出ε-不敏感的光滑支持向量回归机模型(ε-SSVR).本文为求ε-不敏感支持向量回归机的新光滑函数,运用插值函数和复合函数的方法,首先求正号函数的光滑逼近,然后将其复合成ε-不敏感损失函数平方的光滑函数,得到一类新的光滑函数.并从理论上证明该类光滑函数的逼近精度比以往的光滑函数高一个数量级.实验结果表明回归效果得到改善,从而为支持向量回归机提供一类新的光滑函数.     

基于主题关联联想的Web知识发现

提出了一种新的面向主题的关联挖掘和联想算法,并提出了主题关联联想概念以及挖掘主题的间接关联关系。实验表明,该算法能有效地实现Web主题知识的自动获取和自学习。     

基于粗糙集-神经网络的入侵检测方法研究

提出了一种融合粗糙集与神经网络的入侵检测方法。首先用粗糙集约简属性、简化神经网络设计,然后通过神经网络进行入侵检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。     

求解MSA问题的新型单亲遗传算法

多序列联配(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位,MSA问题是一个典型的NP问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对MSA问题,提出了一种新型单亲遗传算法(PGA),不使用交叉算子,只使用变异和选择算子。并根据群体的多样性自适应调节变异概率,有效消除了算法中的欺骗性条件,使用灾变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明,该算法是有效的。