Inductive manifold learning using structured support vector machine

Most manifold learning techniques are used to transform high-dimensional data sets into low-dimensional space. In the use of such techniques, after unseen data samples are added to the data set, retraining is usually necessary. However, retraining is a time-consuming process and no guarantee of the transformation into the exactly same coordinates, thus presenting a barrier to the application of manifold learning as a preprocessing step in predictive modeling. To solve this problem, learning a mapping from high-dimensional representations to low-dimensional coordinates is proposed via structured support vector machine. After training a mapping, low-dimensional representations of unobserved data samples can be easily predicted. Experiments on several datasets show that the proposed method outperforms the existing out-of-sample extension methods.     

基于可拓理论的RBF神经网络研究及其应用

针对径向基函数（RBF）神经网络构造时其结构和参数难以确定的问题,结合可拓理论对输入样本和基函数的中心向量建立物元模型,并借鉴第2类型可拓神经网络（ENN2）的聚类思想,根据样本分布,采用可拓分析及可拓变换动态调整隐节点数目和基函数中心,从而提出基于可拓理论的RBF（ERBF）神经网络.同时,通过UCI标准数据集进行了测试,并通过应用实例进行了验证,结果表明,ERBF结构和参数的确定方法简单、收敛速度快,且泛化精度、鲁棒性和稳定性均显著提高.     

带约束本体语义扩展的信息过滤算法

提出一种基于本体的信息过滤方法。该方法通过本体实现形式化语义描述,并对原始输入条件进行带约束规则的本体语义扩展。进而为了实现语义匹配,给出了信息向量语义描述及权重计算方法。最终,实现基于语义相似度计算的信息过滤。实验证明,该方法是有效的。     

一种新型内核扩展安全访问方法

内核扩展的安全性对操作系统的稳定运行具有重要意义.内核扩展在为驱动开发提供了便捷的同时,但也带来了重大安全隐患.本文设计了一个新型内核扩展安全访问(Security Access to Kernel Extension,SAKE)模型系统,该系统通过对驱动模块的控制范围进行约束,对关键内核扩展函数接口进行审查,来实现安全的内核扩展访问.文中所述研究在Linux操作系统上对SAKE模型系统进行了实现,并结合多款驱动进行了评测.安全性评测结果表明SAKE能够提供安全内核扩展访问功能,并且性能评测表明该系统带来的开销很小.     

基于LLVM的RISC-V向量扩展栈帧布局优化

为了能够生成正确、优化的机器指令代码,需要在编译器后端代码的生成阶段,设计和使用合适的程序栈帧布局.由于RISC-V向量扩展架构具有可伸缩性、其向量寄存器的长度在编译时不可知,传统的栈帧布局无法适用.之前LLVM中针对向量扩展实现的栈帧布局虽然能够生成正确的机器指令,但存在访存指令较多,栈帧空间较大,以及预留寄存器较多等问题.我们对原有实现所存在的问题进行分析,在此基础上提出了新的布局方式以及向量对象地址计算方式,并通过巴塞罗那超算中心开发的测试集进行验证.实验表明新的栈帧布局能够有效减少访存指令数和栈空间大小.     

高温承压设备结构完整性技术

资源和环境问题的日益严峻促使石油化工、能源、航空航天等诸多领域呈现出高参数、大型化、高风险运行的发展态势,这一趋势对相关装备设计、制造和使用的科学基础———高温装备结构完整性原理提出了新的挑战。本文概述了基于损伤理论和断裂理论的高温结构完整性技术的近期研究进展及其工程实践,并就这一领域未来理论和技术研究的突破点进行了展望。     

香港元朗地区大理石的力学性质

本文讨论香港元朗地区大理石的力学性质，一般的说，颗粒小致密的黑色大理石超声波速度高、抗压强度大且具有脆性特征。其Ｐ波和Ｓ波的速度分别为６．２２～６．５０ｋｍ／ｓ和３．２５～３．６４ｋｍ／ｓ，其单轴抗压强度为８８～１６６ＭＰａ。而颗粒较粗的白色或灰色大理石超声波速度变化很大，单轴抗压强度小且具有塑性特征。其Ｐ波和Ｓ波速度分别为３．３５～６．４５ｋｍ／ｓ和２．２４～３．１６ｋｍ／ｓ，其抗压强度为５２～６３ＭＰａ。Ｐ波速度和抗压强度与微裂隙密度和微裂隙长度成反比。大理石的内部微观结构，如裂隙、颗粒大小是影响其力学性质的主要因素。     

基于可拓设计方法的多功能产品创造法

基于可拓设计方法,通过对已有新产品三创造法进行综合、提炼,从而提出一种适用于多功能产品设计构思的创造法,并结合“多功能烘干器”案例分析,验证了该创造法的可行性和有效性.多功能产品创造法的提出,是对可拓设计论新产品三创造法的继承和丰富,为多功能产品的开发设计提供了一套有章可循的设计步骤,有效地解决了设计过程中的矛盾问题,从而缩短了产品的设计周期.     

陕西银母寺铅锌矿床深部东延找矿进展与启示

银母寺铅锌矿是上世纪八十年代勘查探明的一个高品位(平均铅+锌品位大于10%)中型铅锌矿,其中的Ⅰ-4号主矿体以115°方向向东倾伏,倾伏角20°~30°,从银母寺铅锌矿向东到西河全长3500 m的范围内分布着四家采矿单位,其中三家都在采矿的过程中发现了Ⅰ-4号主矿体,截止目前主矿体已由原来的长度1000 m,增加到2000 m,资源储量相当于又增加了一个小型铅锌矿。矿体向东依然没有封闭的迹象,仍有很大的找矿空间。银母寺铅锌矿深部东延的发现和发展,揭示了凤太地区深部找矿仍有很大的空间,找矿的思路应从地上转向地下。     

信息规律智能融合与它的智能融合内-分离

函数P-集合(function packet sets)是把函数概念引入到P-集合(packet sets)内改进P-集合得到的一个动态信息规律模型。函数P-集合是由函数内P-集合S珚F(function internal packet set S珚F)与函数外P-集合SF(function outer packet set SF)构成的函数集合对;或者,(S珚F,SF)是函数P-集合。P-推理(packet reasoning)是由P-集合得到的一个动态推理,P-推理由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成。把函数引入到P-推理中,改进P-推理,给出P-信息规律推理;把函数内P-集合与内P-信息规律推理交叉、渗透,给出内P-信息规律智能融合与内P-信息规律智能融合内-分离研究。给出:内P-信息规律智能融合的内P-信息规律推理生成,内P-信息规律智能融合与属性合取扩展定理,内P-信息规律智能融合的内-分离与还原,内P-信息规律智能融合的内-分离与未知信息规律发现-应用。