基于SVM与遗传算法的非线性模式识别

设计了一种支持向量机的模型结构,以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,并将其用于非线性模式识别,该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样适用有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法,通过实例验证其识别效率达100％。     

多工作模式产品配色意象的灰色评价方法

针对产品开发过程中的色彩规划问题,考虑多工作模式产品的配色特征,构建一种多工作模式产品的配色意象评价模型.基于灰色关联分析法建立产品方案色彩与意象之间的关联模型,运用灰色聚类法判断产品配色方案的意象值;将产品各工作模式下的配色意象同时作为评价属性并赋予相应的权值,进行综合评价.文中方法兼顾了多工作模式产品色彩面积的可变性和消费者主观意象的不确定性,将多工作模式产品的配色意象评价方法置于灵活、直观的框架中.最后以工程机械产品为应用实例,证明该方法较单属性评价方法更为贴近消费者的主观意象.     

一种基于索引的概念格分布式构造方法

现有的概念格并行/分布式构造算法在处理较大规模数据时,需要搜索大量不相关概念,降低了算法性能。为此,提出了一种基于索引的概念格分布式构造方法——LCBI,插入新概念时先利用索引快速找出新概念的极大相关概念,再对所有极大相关概念的子概念进行自顶向下地并行搜索以找出它们的交叉子概念,从而减少了搜索范围。理论分析和实验表明,在处理大规模稠密数据时,LCBI比其他分布式算法具有较明显的优势。     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

应用分类器组合模型进行岩性识别

为了达到应用模式识别对储层岩性进行准确的识别,根据不同性质分类器的组合可以较全面描述一个模式从而降低识别错误及增强识别鲁棒性这种特性,结合模糊数学中的隶属度实现了多个分类器的定量组合.应用了几种不同的分类器进行组合,同时应用某油田的岩性识别作为实例进行验证,并与单个分类器进行比较,结果表明在间等条件下组合分类器的性能要比单个分类器的性能要好得多.这说明了应用不同性质的分类器进行组合识别的分类方法足可行性和有效性.     

新建地方本科院校计算机专业人才培养模式研究

新建地方本科院校应适应经济建设和社会发展对人才培养的要求。针对计算机专业人才培养过程中存在的问题和新建地方本科院校自身的特点,阐述了产学研合作是培养计算机专业应用型人才的重要途径,分析了新建地方本科院校产学研合作中存在的问题,探讨了新建地方本科院校计算机专业开展产学研合作教育的有效方式。     

浅析龙脉、龙穴在故宫风水中的运用

中国是一个有着悠久历史和灿烂文化的文明古国,北京城便是我们伟大祖国的首都,它有着三千多年的历史,优越的地理位置使它成为历代建都最佳的风水之城——天、地、人合一之城,它保留有我国最大、最完整的古建筑群——故宫。它建造时的严整规划和辉煌壮丽的宫殿,深受中国传统文化和风水术的影响,无处不深深地打上了风水操作的烙印。     

东西方怪诞图案的起源探究

怪诞图案存在于装饰艺术的范畴里,在古代曾经几乎是装饰图案的主要内容。在近代渐渐衰落,现在最多的用途是网络游戏中的游戏原型设计。这篇论文主要探讨怪诞图案的起源,发展变化过程,以及近代衰落的原因。     

基于多特征相似度曲线曲率检测的关键帧提取

网络多媒体的迅猛发展和普及使得对海量视频信息进行快速和低成本管理的需求日益迫切,而关键帧可以大大减少视频索引的数据量,同时也为查询和检索视频提供了一个组织框架。针对现有关键帧提取算法存在的特征选取单一、阈值选择困难和视频类型局限性等问题,提出了一种基于多特征相似度曲线最大曲率点检测的关键帧提取方法。算法利用多特征融合的相似性度量来捕获视频内容的显著变化,弥补了单一特征对视频内容描述不充分的不足,且基于滑动窗口的检测算法无需阈值选择,可以实时、局部地提取关键帧,解决了传统算法计算量大、通用性差的问题。最后通过实验利用一种保真度评估标准验证了该算法的有效性。