一种基于非监督判别语义特征提取的文本分类算法

语义特征提取对于实现文本数据特征空间降维,滤除数据噪声,提高文本数据分类准确率有着重要的意义。论文在传统特征提取算法的基础上提出了一种非监督判别语义特征提取降维算法,并对此进行了算法有效性论证和实验结果比较及分析,验证其在分类准确性、时间复杂度、抗噪能力等方面都有较好的性能。     

针对南方地区住宅能耗影响因素的模拟分析

本文采用能耗模拟软件PBECA对韶关市某高层住宅和别墅进行能耗模拟计算,根据当地实际情况,提出几种外墙保温和空调系统方案,计算了不采用外遮阳和采用外遮阳情况下的建筑节能率,根据模拟结果并综合各种因素,确定最终方案。通过分析围护结构、空调系统以及外遮阳三方面对最终节能效果的影响,为南方地区住宅建筑的节能设计提供借鉴参考。     

基于区间值描述的自适应直觉模糊神经网络

针对模糊集合在语义描述上存在的不足,为提高自适应模糊神经网络的紧凑性,提出了自适应直觉模糊神经网络。首先,推导了适合神经网络计算的直觉模糊规则。接着,给出了自适应直觉模糊神经网络的结构和各层的含义,并给出了网络学习算法和收敛性分析。最后,通过典型实例仿真试验,表明提出的自适应模糊神经网络结构更为紧凑,学习算法的泛化性能更佳。     

不同品种红茶及茶膏的Fisher判别分析

为探究Fisher判别分析法对不同品种红茶及茶膏种类品质区分的可行性,针对不同品种红茶及滇红碎茶茶膏,以蛋白质、总糖、茶红素、茶黄素、茶褐素及9 种矿物质元素为变量进行判别分析。结果表明：采用Fisher判别分析法评定不同品种红茶及不同加工工艺滇红碎茶茶膏的真实归属及品质是可靠的。红茶茶叶及茶膏品质评定中采用Fisher判别分析有利于降低传统感官评定过程中人为主观因素的干扰,避免模糊性和不确定性,保证评审的稳定和可靠性。     

基于特定模式树的用户行为关联规则挖掘算法

Apriori算法是关联规则挖掘的通用算法,它能满足绝大多数的应用,但是在某些方面,如入侵检测中挖掘用户活动记录等具有特定模式的记录时,计算最大频繁集会产生大量冗余的、无趣的规则.论文在Apriori算法的基础上针对上述情况提出了一种基于特定模式树的算法,消除无趣项的产生,通过递归挖掘模式树获得最大频繁集.整个过程只需要扫描一次数据库,进一步提高了算法效率.     

基于直觉模糊熵的目标函数聚类

针时将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类具有的重要的理论和应用价值,研究了直觉模糊熵的基础上,提出了一种基于直觉模糊的聚类目标函数的思想.利用拉格朗日定理推导了目标函数参数求解,并给出了基于直觉模糊熵的聚类算法.通过典型试验表明基于直觉模糊熵的目标函数聚类提高了聚类的准确率,性能优于模糊聚类.