基于KDA和SVM的文档分类算法

为了高效地解决Web文档分类问题,提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文档空间进行降维,然后在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则优化的SVM进行分类预测。采用了文档分类领域两个著名的数据集Reuters-21578和20-Newsgroup进行实验,实验结果表明该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较少的运行时间。     

用于文档聚类的间隔流形学习算法研究

为有效解决文档聚类问题,提出一种基于间隔流形学习的文档聚类算法。该算法利用间隔Fisher分析将高维文档空间降维到低维特征空间,利用支持向量聚类算法进行聚类。在基准文档测试集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于其他常用的文档聚类算法。     

基于流形学习和SVM的Web文档分类算法

为解决Web文档分类问题,提出一种基于流形学习和SVM的Web文档分类算法。该算法利用流形学习算法LPP对训练集中的高维Web文档空间进行非线性降维,从中找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构,在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则的优化SVM进行分类预测。实验结果表明该算法以较少的运行时间获得更高的分类准确率。     

应用于大规模ASIC的线长驱动的合法化算法

总体布局完成之后的核心任务就是单元位置的合法化,即在将所有的单元安放到布局区并且与合理位置(site)对齐的同时,消除单元间的重叠.为了高效地实现大规模ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)的布局过程,提出一种基于线长驱动的合法化算法.它以电路总线长为优化目标,同时考虑单元布局合理位置的约束和预布障碍.在ISPD' 11和DAC' 12竞赛例子上进行的测试结果表明了算法在线长保护及优化方面的效果.这些测试用例都是来源于现代工业ASIC设计的实例,由此说明了算法可以稳定有效地解决工业器中大规模ASIC多种特征电路的布局合法化问题.     

用于矿山生产调度指挥开发型软件设计方法研究

本文对用于矿山生产调度指挥的开放型软件设计结构构件（软主板、软插板、软芯片）的构造形式与组织方法进行讨论。     

基于知识协同的企业生产信息融合方法研究

作为企业经营管理决策者进行决策的依据,有价值信息获取的关键在于生产信息融合网络链上相关节点随市场目标变化而动态地组织信息融合模式,以及建立在该网络链之上的关键节点的工作协同流程。知识点是信息协同关键链的基本节点,在生产信息网络组建时可以按照市场的协同需求调用合适的知识点作为节点单元以构成生产信息工作流关键链,也可以结合企业特点变更需求以对个别节点进行调节。知识节点是信息融合的协同处理单元。层面智能元(信息的可视、触摸、嗅、听、闻、受力等层)是组成知识节点的基本单位,构成知识节点的内涵,经过信息融合(加工)形成知识节点的外延,节点间通过外延的握手融合构成信息协同融合链群。     

求解VRP问题的混合鱼群遗传优化算法

首先对物流配送中的一般车辆优化调度问题（VRP）进行了分析,并为之建立了相应的数学模型。随后设计了一个人工混合鱼群算法,并研究了如何应用该算法解决车辆优化调度问题,该算法在初期阶段应用人工鱼群算法迅速获得阶段最优解,在后期阶段应用遗传算法寻求最优解。最后通过仿真实验验证了该算法具有求解速度快,性能稳定等优点。     

有监督S-kv-Isomap在入侵检测中的应用

入侵检测是计算机安全研究方面的热点领域,在入侵检测数据可视化和分类方面面临的问题是其高维特性。流形学习算法Isomap是有效的非线性降维工具。但是Isomap算法在实际应用中存在不能保证构造连通的邻接图和没有利用样本已知类别标记的缺点,针对上述缺陷提出了健壮的有监督S-kv-Isomap算法。该算法利用类别标记来指导降维,并且利用k-variable算法构造联通的邻接图。实验选用KDDCUP1999数据集,对四类入侵数据即Dos、R2L、Probe、U2R进行了可视化和分类研究。可视化中比较了S-kv-Isomap算法与kv-Isomap算法,前者具有更好的可视化效果。在分类研究中比较了S-kv-Isomap、kv-Isomap、SVM和k-NN算法,实验结果表明,S-kv-Isomap方法在入侵检测中不仅保持较高的入侵检测率,而且误警率很低。     

基于红外光声光谱的气体检测系统设计

随着工业现代化的发展,环境变化日益复杂,而人民的环境健康意识也在不断提高.在这种情况下,传统的气体检测系统已不能满足要求,有待开发一种高灵敏度、高分辨率的新型实时气体检测系统.从气体分子红外光谱理论出发,在对当前各种气体检测方法进行分析比较的基础上,设计了一种基于光声光谱技术的气体检测系统.实验证明：该系统可有效进行CO2气体检测.