基于优化的多核学习方法的web文本分类的研究

web文本分类技术是数据挖掘中一个重要研究领域,为了能从海量信息中快速检索遍布网络各处的文档,需要提高web文本分类技术的性能。多核学习方法是当前机器学习领域的一个热点,可以显著提升分类识别能力和学习推广能力,而核方法是解决高维非线性模式分析的有效方法之一。利用多核代替单核能增强决策函数的可解释性并获得更优的性能。本文分析研究了一种基于优化的多核学习的支持向量机,在此基础上结合通用的web文本分类模型,提出了一种基于多核学习支持向量机的web分类方法。通过实验测试表明,该方法具有良好的效果,对比一致组合的多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率。     

BP神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析了ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法，该算法在速度和收敛性方面比传统ＢＰ算法优越。     

SVM和BP算法在油气识别中的对比应用研究

在油气勘探领域中,当使用测井资料进行油气层分类识别时,运用传统的方法具有一定的局限性。本文使用了数据挖掘分类算法中的支持向量机(SVM)方法,并实际应用到新疆塔里木盆地油气层识别中。实验中分别采用了支持向量机算法和BP神经网络算法进行对比检验,结果表明通过支持向量机算法建立的油气层识别模型具有更高的识别检验性能,体现了支持向量机在处理多类分类问题中的优越性。     

基于中文分词的文本自动校对算法

中文文本自动校对是自然语言处理领域中有着广阔应用前景的一个研究方向.依据中文分词的结果以及常见错误的特点,结合三元字模型的特点,提出了一种有效的文本校对方法,实验表明,该方法具有较高的准确率和召回率.     

神经网络在结构损伤模拟中的应用

识别一个结构在震动状态下的变化，在结构监测中是十分重要的，神经网络就非常适用于这种目的。本文研究了使用可分析的学习样本来训练神经网络的可行性问题。神经网络从损伤状态中训练产生，然后用于诊断一个五层钢框架在一系列震动模拟中的状态。结果表明，使用神经网络可使在线结构诊断更加可行。     

网络面向对象的软件测试技术的研究

面向对象软件测试技术的研究是面向对象开发方法不可缺少的一环。但是随着面向对象技术的引入,面向对象程序开发语言成为主流编程语言，传统的瀑布式软件工程模型受到挑战，传统的测试技术已经无法有效地进行测试。因此文中在对软件测试技术进行了综合分析的基础上，提出了面向对象的测试模型。同时对一个已实现的、具有高度可重用性和灵活性的面向多种OO语言的测试工具Panorama的系统结构进行了分析。     

基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理，运用神经网络领域的相关知识，对于工业生产中经常出现的设备故障，提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法，并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤，最后以某系统的故障诊断为例，证明了此方法的优越性。     

第八讲:工业以太网协议在软件定义工业互联网工厂内网中的接入方法

随着SDN技术的不断发展,这一技术的思想逐渐被人们所接受,并且越来越多的应用在工业领域之中.但是在工业SDN架构下,难以解决PROFINET工业以太网协议在工业控制网络架构下的识别、解析以及处理问题,难以满足PROFINET工业以太网设备接入并建立通信关系等问题.因此本文设计了基于PROFINET工业以太网协议在工业S...     

建筑低能耗技术运用

随着社会的日益发展,追求能源再利用、保护环境的观念已经深入人心,而绿色建筑更是顺应了时代发展的要求,逐渐受到了全球的关注。房屋建筑的节能减排并不是仅仅停留在设计方案和项目的建造实施阶段。项目的运营使用阶段亦可以对建筑进行低能耗改造,并逐步逐项的进行完善和替换不完善项目。     

南梁西长8油藏开发矛盾及治理对策探讨

南梁西区长8油藏天然裂缝发育,由于井网适应性差,注水开发过程中易造成裂缝线上油井水淹,通过对井网调整、化学堵水、注水调整有效地延长了裂缝线上油井的低含水采油期。