面向综合集成研讨环境的主动信息获取方法*

针对在综合集成研讨环境中,由于存在时间压力,传统的网络信息获取方法难以直接使用,提出了一种面向综合集成研讨环境的主动信息获取方法。该方法将领域词条与通用词条相结合,从发言文本流中实时提取话题,并在话题发生变化时自动生成检索词送入搜索引擎进行检索,再通过多个用户之间的协作推荐实现对重要检索结果的筛选。实验结果表明,这种方法可为综合集成研讨系统的用户提供及时、准确、上下文相关的信息服务。     

基于虚拟机的轻量级医疗诊断系统的应用研究*

医疗诊断系统存在设计难度大、投入成本高、数据安全难以保障等问题。提出一种基于虚拟机和轻量级开发的解决方案,采用ASP.NET+Access+Ajax模式设计医疗诊断系统,并运行在VMWare虚拟机环境中。根据该方案设计了急腹症医疗诊断系统。实践表明,基于虚拟机的轻量级医疗诊断系统,具有开发难度适中、成本低、安全可靠、管理维护方便等优点。     

混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道*

攻击者可以将生成的任意信息隐藏在ICMP的有效负载中传递出去,构成了ICMP负载隐通道。在分析ICMP数据流熵标准差和熵值分布特性的基础上,提出了基于信息熵的样本集缩减策略。为提高采用标准支持向量机(SVM)的学习能力与推广能力,建立了若干选取规则,构造出一种有效的混合核函数。最后采用混合SVM结合信息熵的方法检测ICMP隐通道,取得了较快的分类速度和较高的检测率。实验结果表明,采用混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道的方法,是有效的、可行的。     

基于简易支持向量机的客户流失预测研究*

应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例,与最近邻算法（NPA）进行了对比,发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下,所花费的时间和时间增加值远小于NPA,是研究客户流失预测问题的有效方法。     

一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案*

介绍了一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案,首先利用混淆网络把连续语音识别问题转换为顺序的、独立的分类子任务。每个分类子任务可看做是孤立词识别问题,通过训练专门的支持向量机来区分混淆网络的识别候选。提出了一种快速的基于码本转换的语音向量对齐方法,解决了变长语音向量无法直接作为支持向量机输入的问题。通过一个普通话音节识别任务的实验结果表明,该方案能有效提高系统的正确率。     

立式轴承压装机上料机械手设计

为了适应自动化的需要,解决原有轴承压装机压装过程中人工上料效率低,劳动强度大等问题,设计中巧妙地应用了空间凸轮机构,实现压装过程中自动上料.在分析相关技术要求和参数及现场条件的基础上,完成了立式轴承压装机上料机械手总体结构设计,设计出立式轴承压装机上料机械手.     

Fault-Diagnosis Method Based on Support Vector Machine and Artificial Immune for Batch Process

A new fault-diagnosis method to be used in batch processes based on multi-phase regression is presented to overcome the difficulty arising in the processes due to non-uniform sample data in each phase. Support vector machine is first used for phase identification, and for each phase, improved artificial immune network is developed to analyze and recognize fault patterns. A new cell elimination role is proposed to enhance the incremental clustering capability of the immune network. The proposed method has been applied to glutamic acid fermentation, comparison results have indicated that the proposed approach can better classify fault samples and yield higher diagnosis precision.     

660MW超临界机组循环水系统运行优化分析

结合沧东公司循环水系统的运行条件,以及优化循环水系统的运行方式,提出了低负荷单机单泵运行方式.同时根据相关计算和试验,对该类型机组采用单泵运行的可行性、安全性、经济性进行了分析,结果表明,660 MW同类型机组低负荷时采用单台循环水泵运行完全能满足机组正常运行的需要.     

PSO-SVM模型的构建与应用

为了使支持向量机(SVM)获得更好的分类效果,针对人为选择参数的随机性,提出了利用粒子群算法(PSO)进行参数自动选取的优化方法,构建了PSO-SVM模型.在个人信用评估中,通过对粒子适应度函数的设置来控制造成较大损失的第二类误判,应用结果表明:模型在训练和测试样本中的分类精度可以达到95%,第二类误判率分别仅为0.78%和2.02%.利用PSO对SVM中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,并且在解决分类问题中表现出较好的稳健性.     

基于多特征融合的运动物体识别方法研究

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术进行多特征融合分类.实验表明,本方法具有较强的学习能力及较高的识别精度,可有效地应用于道路监控等系统.