动态贝叶斯最小二乘支持向量机

为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法。该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初始模型参数;然后,利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM的参数动态调整。对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测,并与动态LS-SVM模型的预测结果进行比较。结果显示,动态贝叶斯LS-SVM具有较好的预测精度。     

一种基于移动用户位置的网络服务推荐方法

伴随着无线通信技术和智能移动终端的快速发展,基于位置的服务(location-based services,简称LBS)以其移动性、实用性、随时性和个性化的特点,在军事、交通、物流等诸多领域得到了广泛的应用,成为最具发展潜力的移动增值业务之一。在一个基于位置的网络服务推荐框架的基础上,给出了一种基于位置的移动用户偏好相似度计算方法,同时证明了其满足近邻相似测度的一般性质;然后,提出一种符合社会学概念的信任值计算方法。把它们应用于基于移动用户位置的网络服务推荐过程中,从而形成了一种基于移动用户位置的网络服务推荐方法。该方法有效地提高了网络服务推荐的准确性和可靠性,同时缓解了推荐过程中可能存在的数据稀疏性以及冷启动问题。最后,通过公开的MIT数据集验证了该推荐方法的准确度和可行性。     

面向个性化云服务的动态信任模型

为更好地实践云计算为用户提供廉价按需服务的宗旨,满足服务请求者的个性化需求,提出一种面向个性化云服务的动态信任模型。基于细粒度服务思想定义个性化云服务,通过引入时间衰减因子和建立高效激励机制修正直接信任值,以灰色系统理论为基础计算实体间的评价相似度,并将评价相似度和推荐者的推荐可信度作为合成推荐信任值的重要因素,同时提出一种基于评价相似度的自信因子赋值方法,以提高合成综合信任值的准确性。实验结果表明,与GM-Trust模型及CCIDTM模型相比,该模型的交互成功率分别平均提高了4%和11%。     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

资讯类新闻套图系统

考虑到图片具有对事件诠释力强,传播便利的特点,研究了从大量数据密集的新闻Web页面中自动提取数据,并组织成套图结构展现给用户。基于页面模板实现动态页面抽取和解析,处理转换为对应的套图数据结构。基于余弦相关性对来自不同网站的新闻套图数据进行去重,并根据相应的标准,为数据集进行评分排序。考虑巨大的新闻数据和用户数量,本系统基于hadoop分布式平台,满足系统的高可扩展性。本文将详细描述我们的系统设计和实现,并公布在百度资讯图片栏目上的运行结果。     

贝叶斯网络分类器近似学习算法

贝叶斯网络在很多领域应用广泛,作为分类器更是一种有效的常用分类方法,它有着很高复杂度,这使得贝叶斯网络分类器在应用中受到诸多限制。通过对贝叶斯网络分类器算法的近似处理,可以有效减少计算量,并且得到令人满意的分类准确率。通过分析一种将判别式算法变为产生式算法的近似方法,介绍了这种算法的近似过程,并将其应用在了贝叶斯网分类算法中。接着对该算法进行分析,利用该算法的稳定性特点,提出Bagging-aCLL 集成分类算法,它进一步提高了该近似算法的分类精度。最后通过实验确定了该算法在分类准确率上确有不错的表现。     

基于多智能体技术的反辐射导弹作战效能评估建模研究

分析了机载反辐射导弹的作战流程;建立了基于多智能体技术的复杂电磁环境下反辐射导弹作战效能评估模型框架;研究了基于Bayesian网的反辐射导弹作战效能评估模型。提出的建模方法对其他复杂装备系统作战效能评估研究具有参考作用。     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模*

为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题,并提出具体权值算法,提高了权值计算的准确性。实验结果表明,改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。     

一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法*

基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。