基于加权决策树的蛋白质序列分类算法研究

针对蛋白质序列分类的需求,深入研究了蛋白质序列分类算法。对蛋白质序列的特征属性进行了大量的分析和研究,给出了蛋白质序列特征属性的描述形式。在此基础上设计了一种基于加权决策树的蛋白质序列分类算法,详细阐述了加权决策树的构造过程以及决策树的主要参数计算方法,而且根据蛋白质序列的特征,对决策树进行了改进,给出了加权决策树的实现方法。测试结果表明：设计的蛋白质序列分类算法具有较高的分类精度和较快的执行速度。     

仿真家庭服务机器人行动序列规划研究

随着社会的进步和科技的发展,服务机器人日益受到人们的关注.服务机器人在复杂的家庭环境中如何做到自主决策以便更好的辅助人类生活,将是一个研究热点.回答集程序是一种具有非单调推理能力的知识表示和推理的方式,同时也是一种问题求解的工具.文中探讨了基于服务机器人模型的回答集程序规则的编制,并通过实验证明,回答集程序能方便、高效地求解出最优的行动序列,并且在划分搜索空间后,回答集程序求解的效率得到进一步的提高.     

数据挖掘课程案例教学研究

数据挖掘是一门交叉性学科,是情报学专业的重要课程之一。它主要介绍数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术,涉及多个学科和算法因而教学难度较大。由于数据挖掘学科交叉性强涉及的挖掘方法和相关算法多并繁杂,造成学生对数据挖掘的整体工作流程缺乏了解形成“不识庐山真面目只缘身在此山中”现象。文中以时间序列服装销售额预测挖掘项目为教学案例让学生首先掌握数据挖掘的标准流程,重点讲解用到的相关挖掘方法和算法及其在实际挖掘环境中的开发方法,达到“会当I临绝顶一览众山小”的教学目标。通过教学实践教学效果良好。     

鼠标配合 一个数字变戏法

通过鼠标的配合,在Excel表格中,一个简单的数字可以迅速演化出丰富多彩的成批规律化的数据。在Excel表格中填入一系列有规律的数字,比如我们常见到的各种序号(1、2、3、……)、工厂车间中机器零件尺寸或工程参数中按一定级差变化的数字序列(5cm、10cm、15cm……3、5、7、9……)。输入这些数值最笨的办法是手工输入,不懂Excel的人常这样干的;高级一点的办法是先输入两个相邻的数字,再选定这两个已知数据,然后根据这两个数字结合填充柄来自动填写序列。但这两种办法都有其局限性,不够灵活。实际上,还有更灵活的办法,只需一个起始数字,然后用鼠标右键或     

改进的蠕虫特征自动提取模型及算法设计

文章提出了一种基于序列比对的蠕虫特征自动提取模型,该模型针对现有蠕虫特征自动提取系统的可疑蠕虫样本流量单来源和粗预处理等问题,提出了对网络边界可疑流量和蜜罐捕获网络流量统一的聚类预处理,并使用改进的T-Coffee多序列比对算法进行蠕虫特征提取。实验分别对Apache-Knacker和TSIG这两种蠕虫病毒进行特征提取,从实验结果可以看出文章提出的模型产生的特征质量优于比较流行的Polygraph、Hamsa两种技术。     

医用药剂中可见异物自动化检测研究

针对国内人工药品检测的低效率、低准确率的不足,文章介绍了一套根据国家行业标准设计的基于智能机器视觉的可见异物自动化检测系统。该系统主要包括机械传动模块、电气控制模块、图像识别与处理模块。根据异物运动连续性和噪声运动无序性等特点,提出了改进的三次差分和能量累积算法来提取运动杂质,然后采用基于基于SIFT特征匹配和最邻近匹配的目标跟踪算法对杂质进行跟踪,获取杂质的大小和数目并分析出杂质总类,最后检测出杂质情况。最后把检测结果与国家标准进行比对,判断出该药剂是否合格。测试表明,系统的检测准确率达90%以上,满足企业要求,基本能替代人工检测。     

最长公共子序列算法在填空题评分程序中的应用

讨论最长公共子序列算法在填空题评分中的应用,并具体设计一种基于网络环境下,考试系统中的填空题题型的通用答案识别逻辑,在独立学院网络考试系统中操作可行。     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法

为了扩大时空图卷积网络的预测范围,将它应用在关联关系未知场景下的多变量时间序列预测问题,提出一种附加图学习层的时空图卷积网络预测方法（GLB-STGCN）。图学习层借助余弦相似度从时间序列中学习图邻接矩阵,通过图卷积网络捕捉多变量之间的相互影响,最后通过多核时间卷积网络捕捉时间序列的周期性特征,实现对多变量的精准预测。为验证GLB-STGCN的有效性,使用天文、电力、交通和经济四个领域的公共数据集和一个工业场景生产数据集进行预测实验,结果表明GLB-STGCN优于对比方法,在天文数据集上的表现尤为出色,预测误差分别降低了6.02%、8.01%、6.72%和5.31%。实验结果证明GLB-STGCN适用范围更广,预测效果更好,尤其适合自然周期明显的时间序列预测问题。     

基于时序特征的黄河三角洲土地覆盖动态及驱动力分析

综合不同土地利用类型的Landsat影像时序特征和面向对象分割方法,分析1985-2018年现代黄河三角洲土地覆盖时空特征,探讨土地覆盖变化的驱动机制。结果表明:1985-2018年间研究区天然湿地面积大幅减少,共减少9.9847×104 hm²,其中沼泽和草甸湿地面积减少尤为明显,而人工湿地面积则逐年增加,年平均增加率达54.66%,主要是盐田养殖场和水稻种植面积的增大;社会经济因素对研究区土地覆盖的影响程度高于水文因素;输沙量是影响研究区土地覆盖变化的主要水文因素,实测径流量的减少进一步导致天然湿地向旱地类型转化;人口和GDP变化对人工湿地面积增加的正相关作用比较显著,而天然湿地面积的减少则与该两个指标的负相关关系比较明显。