SLT型罐道绳在线检测自动调整装置

介绍了SLT型罐道绳在线检测自动调整装置及其工作原理。对此装置的构成、动作步骤进行了阐述,并对控制系统的流程用框图表示。这套设备不仅改善了原罐道绳拉紧的不足,而且实现了罐道绳自检自调智能化运行。是绳罐道矿井安全高效提升的首选装备。     

边缘标记弱化的多标记特征选择算法

在多标记学习中,特征选择是处理数据高维问题和提升分类性能的一种有效手段,然而现有特征选择算法大多是基于标记分布大致平衡这一假设,鲜有考虑标记分布不平衡的问题。针对这一问题,本文提出了一种边缘标记弱化的多标记特征选择算法(Multi-label feature selection algorithm with weakening marginal labels,WML),计算不同标记下正负标记的频数比率作为该标记的权值,然后通过赋权方式弱化边缘标记,将标记空间信息融入到特征选择的过程中,得到一组更为高效的特征序列,提升标记对样本描述的精确性。在多个数据集上的实验结果表明,本文算法具有一定优势,通过稳定性分析和统计假设检验进一步证明本文算法的有效性和合理性。     

基于本体的PIM到PSM模型变换方法的研究

首先研究了MDA和本体技术,指出应用UML描述本体的好处;为实现PIM到PSM的模型自动变换,提出了基于本体的模型变换方法,并设计了该模型变换方法的框架。该方法用本体实现语义层的模型变换,提高了模型自动变换的效率和MDA技术的应用。     

语法分析方法研究评述及其应用

语法分析作为编译过程中一个不可缺少的步骤,对其进行研究有着非常重要的意义.阐述了语法分析方法研究的现状,并对之进行了具体的分析和探讨,介绍了语法分析方法的各种应用,对语法分析方法进行了总结和展望.     

基于核极限学习机的标记分布学习

标记分布学习作为一种新的学习范式,利用最大熵模型构造的专用化算法能够很好地解决某些标记多样性问题,但是计算量巨大。基于此,引入运行速度快、稳定性更高的核极限学习机模型,提出基于核极限学习机的标记分布学习算法（KELM-LDL）。首先在极限学习机算法中通过RBF核函数将特征映射到高维空间,然后对原标记空间建立KELM回归模型求得输出权值,最后通过模型计算预测未知样本的标记分布。与现有算法在各领域不同规模数据集的实验表明,实验结果均优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明KELM-LDL算法的有效性和稳定性。     

基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法

特征选择对于分类器的分类精度和泛化性能起重要作用。目前的多标记特征选择算法主要利用最大相关性最小冗余性准则在全部特征集中进行特征选择,没有考虑专家特征,因此多标记特征选择算法的运行时间较长、复杂度较高。实际上,在现实生活中专家依据几个或者多个关键特征就能够直接决定整体的预测方向。如果提取关注这些信息,必将减少特征选择的计算时间,甚至提升分类器性能。基于此,提出一种基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法。首先将专家特征与剩余的特征相联合,再利用条件互信息得出一个与标记集合相关性由强到弱的特征序列,最后通过划分子空间去除冗余性较大的特征。该算法在7个多标记数据集上进行了实验对比,结果表明该算法较其他特征选择算法有一定优势,统计假设检验与稳定性分析进一步证明了所提出算法的有效性和合理性。     

一种基于合并思想的DFA最小化算法

在深入研究状态等价的充分条件的基础上．借鉴时序逻辑门电路中原始状态表化简的方法．给出基于合并思想的适用于任何DFA的最小化算法——隐含表法。     

特征特定标记关联挖掘的类属属性学习

在多标记分类中,某个标记可能只由其自身的某些特有属性决定,这些特定属性称之为类属属性.利用类属属性进行多标记分类,可以有效避免某些无用特征影响构建分类模型的性能.然而类属属性算法仅从标记角度去提取重要特征,而忽略了从特征角度去提取重要标记.事实上,如果能从特征角度提前关注某些标记,更容易获取这些标记的特有属性.基于此,提出了一种新型类属属性学习的多标记分类算法,将从特征层面提取重要标记与从标记层面提取重要特征进行双向联合学习.首先,为了保证模型求解速度与精度都较为合理,采用极限学习机构建学习模型.随后,将弹性网络正则化理论添加到极限学习机损失函数中,使用互信息构建特征标记相关性矩阵作为L\\-2正则化项,而L\\-1正则化项即提取类属属性.该学习模型改进了类属属性在多标记学习中的不足,通过在标准多标记数据集上与多个先进算法对比,实验结果表明了所提模型的合理性和有效性.     

软件体系结构研究与实践

软件体系结构的使用是提高软件开发质量、减少软件开销和促进软件生产率提高的最有效方法之一。对软件体系结构的研究也开始超出传统的对软件设计阶段的支持，并逐步扩展到整个软件生命周期。采用定性分析、比较研究等多种方法，阐述软件体系结构研究的基本内容及软件体系结构实践等相关内容。首先给出了软件体系结构的定义，介绍了软件体系结构风格，然后从软件生命周期的角度阐述了软件体系结构实践及相关内容，最后总结了软件体系结构的研究现状与发展趋势。     

软件体系结构研究与实践

软件体系结构的使用是提高软件开发质量、减少软件开销和促进软件生产率提高的最有效方法之一。对软件体系结构的研究也开始超出传统的对软件设计阶段的支持,并逐步扩展到整个软件生命周期。采用定性分析、比较研究等多种方法,阐述软件体系结构研究的基本内容及软件体系结构实践等相关内容。首先给出了软件体系结构的定义,介绍了软件体系结构风格,然后从软件生命周期的角度阐述了软件体系结构实践及相关内容,最后总结了软件体系结构的研究现状与发展趋势。