支持向量机算法在MOOC 课程答疑系统中的研究

随着互联网技术和近期MOOC课程的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案。智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,且问句分类是问句理解的关键,因为它的准确性将直接影响到最后答案的准确性。以高校计算机基础课程为实际背景,在已有基于支持向量机算法基础上,对该方法进行了改进,并通过训练集和测试集进行了验证。从实验结果看,该方法在高校计算机基础智能答疑系统中有比较好的应用效果。     

Fractal Beauty in Xinjiang Folk Art Patterns

Xinjiang folk art patterns and designs are the art treasures of Chinese cultural treasure-house as well as the precious humanistic resources of Western China. In the process of collecting, sorting out and studying Xinjiang folk art patterns, the elegant simplicity as well as the good taste stands out impressively, and the pattern shape as well as the layout composition shows a distinctive national trait and a strong local color. As ＂The Geometry of Nature＂, fractal geometry brings about a new performing method. Various fractal graphs are created by different generators. Their dynamic pictures contain visual information of great magnitude and their artistic effect is similar to Xinjiang folk art patterns, which fully proves the fractal beauty in Xinjiang folk art patterns.     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。     

一种跨平台实时控制系统设备驱动的设计与实现

针对实时控制系统接入各种现场设备并与之通讯的问题,提出并设计了一种跨平台实时控制系统的现场设备驱动。首先概述了设计的基本原理,然后详细阐述了驱动函数,驱动模块,驱动引擎等各模块的设计及在多操作系统平台的实现。最后以实际的使用示例说明设备驱动的使用方法。     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于Java 3D的地球空间环境可视化研究

根据空间科学研究对交互性和Web化的发展需求,将Java 3D应用于该领域。深入剖析了Java 3D的主要几何类和实现细节;改进并实现了一种矩形网格等值线生成算法,解决了二义性和等值点在网格顶点的问题;介绍了一种生成规则网格的简单算法,并选用合适的Java 3D类加以实现;介绍了一种数值———颜色映射算法,并将空间环境数据映射为RGB颜色信息。综合运用这些算法,对地球空间环境中若干物理要素模型进行了二维和三维可视化。可视化结果与国内外空间环境模型研究成果基本一致,说明上述算法正确,有较高的参考价值。     

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的某邻域,结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标,提出PSVR。然后,将最大完工时间知识嵌入进PSVR的约束条件,用以确定真实值邻域的宽度,将交叉验证与遗传算法相结合以确定PSVR的相关参数。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于PSVR的时间预测方法可同时提供有效的预测值和预测区间。     

基于VB的习题库系统的建立

计算机技术、网络技术的发展,使网络教学变成了可能,而且逐步会成为未来教育的主要方法。该文以VB为开发平台设计的习题库练习系统,充分利用Access强大的数据功能,既减轻了教师的工作量,又方便学生利用一切可以利用的时间去练习,达到了事半功倍的教学效果。     

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.     

应变空间中一般加载规律的弹塑性本构关系

为了建立多维应力、应变空间的弹塑性本构关系,将一般加载规律一维全量理论的简单弹塑性模型推广到一般加载规律的多维增量理论,并且给出应力空间的加载函数和应变空间的加载函数以及它们之间的正确的变换关系.在此基础上,在应变空间中建立了推导一般加载规律的多维增量理论的本构关系的一种途径.应用这种途径,从应变空间的加载函数出发,推导了等向强化材料的一般加载规律的弹塑性本构关系.理论和实例表明,这种途径对等向强化材料、随动强化材料、理想弹塑性材料和热弹塑性问题都适用.