基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测

针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silhouette指标作为聚类有效性指标评估嵌入空间样本信息的相似性,进而确定最优近邻数,根据映射矩阵构建故障监控统计量及其控制限,进行故障检测。最后将所提算法与其他经典算法应用于TE化工过程对比分析,验证了算法的有效性。     

系统发生树构建技术综述

随着不同的分子测序技术的飞速发展使得大量的DNA分子数据不断涌现,这给生物学家提供了大量的数据使其实现重构地球上所有生命的进化树的梦想.并且,进化树的研究对于解决现代分子生物学中的许多问题都是非常关键的,如多序列比对、蛋白质结构和功能预测以及药物设计等等.但是构建进化树又是一个非常复杂的问题.因此,进化树的研究成了一个研究热点.本文介绍了进化树研究的发展、研究现状,最后在总结现有的进化树构建技术存在的问题的基础上探讨了该领域进一步的研究方向.     

一种序列的加权kNN分类方法

 针对加权kNN(k-Nearest Neighbor)方法在对样本进行分类时,仅仅只利用了它的k近邻点来进行分类决策的不足,提出了一种序列的加权kNN分类方法.该方法在对某个测试样本进行分类时,除了利用它k近邻点所提供的类别信息外,还有效地利用了前面已分类样本的类别信息,这使得测试样本的分类决策更加合理和有效.在Cohn-Kanade人脸库上进行的表情识别实验表明,在序列样本分类的场合,该方法的分类效果比加权kNN方法更好.     

可拓K近邻算法在数据聚类分析中的应用

针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法（Extension K Nearest Neighbor,EKNN）。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。     

P2P流媒体直播系统覆盖网拓扑优化算法

针对对等(P2P)流媒体直播系统中节点的异构性问题,将系统节点分为不同级别,基于随机行走算法选择邻居节点,采用Metropolis- Hastings算法计算随机行走的转移矩阵,从而保证节点能以较大的概率选择到系统中级别较高的节点,并进一步描述覆盖网拓扑优化算法。仿真实验结果表明,该算法能促进节点协作,降低系统延时,在动态网络环境下具有良好的鲁棒性。     

基于最近邻与神经网络融合模型的软测量建模方法

软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,基于数据驱动的神经网络是软测量建模的主要工具之一。而在建模数据的采集过程中,主导变量的采集相对辅助变量要困难得多,由此产生了大量缺失标签的数据。但传统的软测量建模方法却忽视了这些无标签数据,只利用少量的有标签数据建模,从而影响了模型的预测精度。为了解决标签缺失的问题,采用最近邻算法对无标签数据进行伪标记,同时设计了由卷积操作与门限循环单元神经网络(GRU)结合的网络结构来进一步利用无标签数据,提取不同时刻数据中的动态特征,提高神经网络的预测精度。最后将该方法应用于丙烯精馏塔塔顶丙烷浓度的预测,实验结果表明该模型能有效处理非线性动态系统的标签缺失问题,具有更高的预测精度。     

变精度粗糙集模型及其应用研究

介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二元关系下变精度粗糙集模型的β上近似、β下近似、3边界和β负域的定义以及β近似质量和β粗糙性测度定义;详细讨论了β上、下近似算子的性质、该模型与其他粗糙集模型的关系以及一般二元关系下两种变精度粗糙集模型的关系;最后,举例说明了该模型在信息处理中的应用。     

基于最近邻聚类支持向量机辨识的电弧炉电极逆控制

基于核函数的支持向量机(support-vector-machines, SVM)与三层神经网络等价关系, 构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦, 提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法, 设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略. 通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究, 表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统, 只需要一定量的输入输出数据作为样本学习, 就可实现对系统逆模型的高精度逼近, 控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度. 当模型严重不确定、参数摄动、有外界干扰时, 系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

一种基于置信度的代表点选择算法

代表点选择是实现缩减数据集规模的有效途径,可以提高分类的准确率和执行效率.为此,通过引入分类置信度熵的概念,提出适应度评价函数,用于评估代表点的选择效果,以此找到最优的代表点集.该方法可与其他代表点选择方法结合,得到性能更优的代表点选择方法.与多个经典代表点选择方法进行实验比较,结果表明基于置信度的代表点选择方法在分类准确率和数据降低率上有一定优势.     

基于节点能量和网络稳定性的节能路由协议

在Ad hoc网络中,AODV等路由协议在选择路由路径时没有考虑节点的能量,可能造成部分节点的能量过度使用从而导致网络分割等问题。以AODV为基础,提出了一种基于节点剩余能量和网络稳定性的路由算法ECAODV。该算法在路由发现过程中,不仅要综合考虑路径上的节点的剩余能量和路由跳数,而且考虑路径中间节点对网络稳定性的影响。通过仿真验证该算法有较好的性能。