Multi-label dimensionality reduction based on semi-supervised discriminant analysis

Multi-label data with high dimensionality often occurs, which will produce large time and energy overheads when directly used in classification tasks. To solve this problem, a novel algorithm called multi-label dimensionality reduction via semi-supervised discriminant analysis (MSDA) was proposed. It was expected to derive an objective discriminant function as smooth as possible on the data manifold by multi-label learning and semi-supervised learning. By virtue of the latent imformation, which was provided by the graph weighted matrix of sample attributes and the similarity correlation matrix of partial sample labels, MSDA readily made the separability between different classes achieve maximization and estimated the intrinsic geometric structure in the lower manifold space by employing unlabeled data. Extensive experimental results on several real multi-label datasets show that after dimensionality reduction using MSDA, the average classification accuracy is about 9.71% higher than that of other algorithms, and several evaluation metrices like Hamming-loss are also superior to those of other dimensionality reduction methods.     

Monitoring slope deformation using a 3-D laser image scanning system:a case study

An ILRIS-36D 3-D laser image scanning system was used to monitor the Anjialing strip mine slope on Pingshuo in Shanxi province.The basic working principles,performance indexes,features and data collection and processing methods are illustrated.The point cloud results are analyzed in detail.The rescale range analysis method was used to analyze the deformation characteristics of the slope.The results show that the trend of slope displacement is stable and that the degree of landslide danger is low.This work indicates that 3-D laser image scanning can supply multi-parameter,high precision real time data over long distances.These data can be used to study the distortion of the slope quickly and accurately.     

基于B／S中可重用COM组件模型的设计与实现

利用存储过程的预编译机制,将存储过程应用于COM组件模型,是本文讨论的一项关键技术。在该技术的基础上,提出了三种可重用的COM组件模型,并在VB6．0环境下对三种组件给出了详细设计和实现。     

基于广东区域性高职院校创业教育的思考——记广州城建职业学院学生创业教育的探索

职业素质是劳动者对社会职业了解与适应能力的一种综合体现,主要包括职业修养和职业技能。在高职院校中开展创业教育是我国经济形势发展的需要,对于培养学生的实践能力、创新精神和解决学生的就业压力有着十分重要的意义。广州城建职业学院的创业教育可以从以下三方面着手：一是转变观念,营造氛围;二是传授本领,打好基础;三是开展活动,提高能力,逐步探索出一条适合广州城建职业学院特色高职学生创业教育的新路子。     

生活质量视阈下的大学生“精神贫困”测量指标研究

高校大学生＂精神贫困＂现象已引起人们重视,成为多方关注话题。本文在梳理前人研究成果基础上,对＂精神贫困＂测量指标进行研究,以获得科学的测量指标体系,为获得真实科学的一手资料打进行理论论证。     

潜水泵电性能综合测试系统的开发

依照PLC与虚拟仪器相结合的设计思路,介绍了潜水泵电性能综合测试系统的功能和软、硬件构成.系统能完成耐压、匝间绝缘、冷态电阻、热保护及电参数等测试项目,测试方法符合国家标准.系统硬件主要由测试模块、PLC和工控机构成.系统软件以LabVIEW为开发平台,采用模块化形式,根据用户设定表自动分解生成程控步进行试验.测试结果可以曲线、图表等形式保存或输出,具有较强的灵活性和实用性.     

反相液相色谱法测定(反)-4-环已基-L-脯氨酸和(反)-4-苯基-L-脯氨酸

采用反相高效液相色谱法分离和测定(反)-4-环已基-L-脯氨酸和(反)-4-苯基-L-脯氨酸.在选定的色谱条件下,(反)-4-环已基-L-脯氨酸、(反)-4-苯基-L-脯氨酸和杂质之间具有较好的分离效果.该方法具有操作简单、快速、准确度和精密度较好,对同一(反)-4-环已基-L-脯氨酸试样多次测定,(反)-4-环已基-L-脯氨酸的日内、日间相对标准偏差(RSD)分别1.55%和0.09%;(反)-4-苯基-L-脯氨酸的日内、日间相对标准偏差(RSD)分别1.94%和1.79%.(反)-4-环已基-L-脯氨酸和(反)-4-苯基-L-脯氨酸的回收率分别为99.80%~100.40%和97.28%~100.00%.     

膜用功能单体5-氯磺酰异酞酰氯(CSIC)的合成研究

5-氯磺酰异酞酰氯是合成聚酰胺类反渗透膜、纳滤膜的重要功能单体.采用以3,5-二羧基苯磺酸钠为原料,五氯化磷为氯化剂,制备5-氯磺酰异酞酰氯(CSIC),最佳收率可达71.4%.通过对反应温度、反应时间和反应底物配比等影响因素的研究发现:常压下反应温度应控制在170～180℃;反应时间12.5 h后,结束反应;反应底物配比n(五氯化磷)∶n(3,5-二羧基苯磺酸钠)1∶1,则收率很低.随着n(五氯化磷)∶n(3,5-二羧基苯磺酸钠)增大,收率增高,当n(五氯化磷)∶n(3,5-二羧基苯磺酸钠)2.5∶1后,其增大对产品收率影响不大.     

一种基于DCT系数和Fourier描述子的人脸识别方法

研究了一种基于人脸细节信息和外形轮廓信息相结合的人脸识别方法.用DCT(离散余弦变换)系数集表示人脸细节信息,傅立叶描述子集表示人脸轮廓信息,用基于相似性的匹配方式将待测人脸的两种信息分别与数据库中的人脸进行匹配,并根据光照条件将两个匹配结果进行合理的融合作为最终的匹配结果.由于人脸外形比较稳定,并且傅立叶描述子对旋转不敏感,最重要的是,在匹配过程中创造性地利用了实时光照信息进行融合,因此,这种方法不仅稳定,还可以较好地弥补传统二维人脸识别系统极易受到光照、姿态等因素影响的这个缺点.     

线型结构批量计划问题的粒子群算法参数方案设定

生产批量计划问题(Lot-sizing Problem)是制造企业中每天都要面对的生产和管理中的关键问题,其主要考虑的目标是如何得到最优的生产批量计划,使得生产费用(Production Coat)、生产准备费用(Setup Cost)以及库存保管费用(Inventory Cost)的综合指标最小.粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)是一个在连续的定义域内搜索函数极值的有效方法.针对无资源约束的具有串联型生产系统的多级批量问题,采用基于问题特点的PSO算法(PSPSO)进行问题求解,并通过算例给出了算法部分参数的合理组合方案.