佳点集遗传覆盖算法

针对覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合佳点集遗传算法思想,提出佳点集遗传覆盖算法。通过在覆盖种群中引入竞争,淘汰不好的覆盖,保留较优的覆盖,减少了覆盖个数和拒识样本个数,从而提高了整体覆盖种群的分类能力。与Lib-SVM、领域覆盖、交叉覆盖的对比实验证明了该算法具有良好的分类识别精度与泛化能力。     

强干扰环境下高炉雷达信号机器学习算法

高炉料面属矿物-煤气-焦炭多元高温固体/熔体混杂共存的粗糙表面,其电磁反射特征包含非均匀和非平稳的气固混合介质的表层电磁回波信息、布料溜槽引起的周期性遮蔽效应、十字测温等装置引起的固定干扰,以及电磁辐射等环境因素引发的随机噪声.本文研究了复杂环境下调频连续波(FMCW)提取的料面信号,采用瞬时频率分析的希尔伯特-黄变换(HHT)方法代替传统快速傅里叶变换(FFT)方法.结合经验模态分解,将原始非平稳信号分解为若干个平稳的内在模式函数;并按照基于先验知识的决策树算法分类与学习,获得各类分量权值并加权突出真实物料的电磁信号;通过Hilbert变换得到原始信号的时频域特征,可以揭示流态化料面包含的丰富冶炼信息.同时该算法也有助于提高料面成像的帧准确率和稳定性,为钢铁行业节能减排提供可靠的数据支撑.     

基于机器学习的VoIP流量在线识别系统

针对目前VoIP离线识别无法满足复杂网络环境中流量监控系统的实时性与高精度要求,设计并实现了VoIP流量在线识别系统。首先,基于数据挖掘工具WEKA中集成的机器学习算法,在扩大训练集的基础上对流统计特征进行筛选并搭建分类器模型。然后,利用JPcap库提出并设计边抓包边检测机制,实现VoIP流量快速识别。实验结果表明,该在线识别系统实时性高,且能达到92%的精度。     

基于视频识别的乒乓球发球裁判系统实验研究——针对抛球高度和抛球角度问题

乒乓球作为竞技运动中一类很快速的运动,其技术合法性需要裁判在几秒钟内根据观察和经验做出判断,这是一个很复杂的任务。由于裁判主观判断的不确定及不精确性,会导致比赛中产生一些误判现象,从而对比赛结果产生很大影响。在目前的比赛当中,争议最大的判罚即为运动员发球的抛球高度和抛球角度的合法性问题。为了解决这个争议问题,设计了一种辅助性的基于视频识别的乒乓球发球裁判系统,可以识别并跟踪视频中乒乓球的位置,并准确地确定乒乓球离开执拍手的瞬间。作为一种新型的裁判系统,第一次将机器学习的方法引入乒乓球识别中,并讨论了一种设置预测感兴趣区域的方法来降低识别错误率,提高识别效率。系统通过视频处理最终将得到运动员发球的抛球高度和抛球角度,力图在训练中为运动员提供一定技术参考,在比赛中为裁判员的判罚提供一定的科学参考,也为运动员质疑裁判的判罚提供一种辅助性的依据。     

基于情感词向量的微博情感分类

该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。     

基于深度神经网络的中文命名实体识别

由于中文词语缺乏明确的边界和大小写特征,单字在不同词语下的意思也不尽相同,较于英文,中文命名实体识别显得更加困难。该文利用词向量的特点,提出了一种用于深度学习框架的字词联合方法,将字特征和词特征统一地结合起来,它弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足,也改善了字特征因固定窗口大小导致的上下文缺失。在词特征中加入词性信息后,进一步提高了系统的性能。在1998年《人民日报》语料上的实验结果表明,该方法达到了良好的效果,在地名、人名、机构名识别任务上分别提高1.6%、8%、3%,加入词性特征的字词联合方法的F1值可以达到96.8%、94.6%、88.6%。     

基于手机加速度器和螺旋仪的室内运动状态分类

实现了使用安卓手机内置的传感器-加速度器和螺旋仪对使用者的运动数据进行收集,并进行特征选择,通过机器学习的算法进行室内运动状态的分类.分类的运动状态有静止、走路、坐下、上楼、下楼、电梯上行、电梯下行、摔倒、帕金森抖动.使用了监督式学习算法:决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归等算法,并且进行分类效果对比.实验结果表明,加速度器和螺旋仪一起收集数据比只用单个最后分类精度要高.对加速度器和螺旋仪收集数据进行特征选择完后的原始数据,决策树算法得到了97.54％的分类精确率.而原始数据取完中位数后精度下降了.根据用户的运动状态,制定规则进行奖励和惩罚.     

BH-Quant智能量化策略辅助设计平台的研究与实践

量化交易已在国外高频金融交易领域的广泛应用,但国内现有量化交易平台存在数据模型单一、策略有限、辅助功能少等不足,为解决上述问题,本文设计了一种智能的量化策略辅助设计平台,该平台引入了深度学习框架,利用人工智能技术训练模型和设计策略,并将预测结果通过可视化技术呈现,为投资者提供按自己的风险偏好选择投资组合提供辅助设计平台。     

P2P 流量识别

P2P流量的迅猛增长加剧了网络拥塞状况,P2P流量识别为网络管理提供了基本的技术支持.首先介绍了P2P流量的类别及流量识别面临的主要困难,然后综述了P2P流量识别的主要技术及研究进展,最后给出下一步的主要研究方向.