基于动态BP算法的非线性滞后系统辨识

鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后利用凝聚函数把该似然函数转化为一个光滑的凹函数,从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求解.在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明,所提算法要优于其他常用多示例学习算法.     

基于主干树的最小代价组播路由算法

提出基于主干树的最小代价组播路由算法,该算法首先在网络中找出K个代价最小的结点,然后以这K个结点形成一棵树,并称这棵为主干树,然后将不在主干树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点。该算法的时间复杂度O(n^3)。该算法所构造的组播树代价略低于MPH算法和KMB算法。     

结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法

多示例多标记学习在多语义对象处理中克服了多示例学习和多标记学习的缺点,成功应用于文本分类、图像识别标注、基因数据分析等任务中.其中基于退化策略的多示例多标记学习算法,多利用K-Medoids聚类将多示例多标记退化成单示例多标记,但此种退化方式过于简化多语义和复杂语义的对象,并未考虑示例间的相关性,导致退化过程中的信息削弱甚至丢失.针对这一问题,提出了结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法(MultiInstance Multi-Label with Mean Shift,MIMLMS),将高斯核函数和权值加入均值漂移中.权值的加入保证了示例之间的相关性得以保留,而将多示例集合加入高斯核函数就可利用核密度估计和梯度下降法求解退化过程最优解,最终以误差平方和为分类目标函数,建立多示例多标记分类模型.算法在基准的多示例多标记测试数据集中的实验结果,验证了算法的良好分类效果及算法的有效性和可靠性.     

基于转换策略的多标记学习改进算法

针对传统转换多标记学习算法较难确定最低阈值的问题,该文对传统转换策略的多标记学习算法进行改进,提出了一种基于最低阈值的学习算法(TFEL),该方法根据类别标记学习为每个类别得到一个最低阈值.当分类器将一个测试示例预测为某个类别标记的分值大于为该类别标记学得的最低阈值时,则将该类别标记添加到该测试示例的最终分类结果中.实验结果表明, TFEL方法能够得到较好的分类效果,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于布谷鸟搜索的XGBoost算法优化及应用研究

为提高XGBoost算法预测精度，采用布谷鸟搜索算法全局优化XGBoost的超参数包括学习率、输出结点分裂的最小损失、树模型的最大深度和弱学习器的数量，构建CS-XGBoost模型训练数据集。实验结果表明，基于CS-XGBoost的收入分类模型的准确率、精确率、F1分数和AUC等指标分别为95.67%、97.17%、95.56%和97.96%,均优于Logistic回归、支持向量机、随机森林、XGBoost算法和基于网格搜索的XGBoost算法；基于CS-XGBoost的房价预测模型的决定系数、均方根误差及平均绝对误差分别为0.905 5、2.943 5及2.165 4,预测精度较XGBoost算法得到显著提升。     

二叉排序树结点删除算法的另一种思路

树的应用是数据结构的一个重点内容,而二叉排序树结点删除算法是树的应用的难点内容。二又排序树是指二叉树中任一结点,如有左子树,则左子树各结点的数据城必须小于该结点的数据域;如有右子树,则其右子树备结点的数据域必须不小于该结点的数据域。其特点是对该树进行一次中序遍历,打印出各结点的数据域值,可得到一个非递减序列,所以也可以看作是排序算法的一种。如果要求删除二又排序树的某一个结点,删除之后的树依然是二叉排序树,称为二叉排序树结点的删除。二叉排序树结点删除的算法,目前使用较多的是根据被删除是否二叉排序树…     

一种基于决策树的多示例学习算法

提出了一种基于决策树C4.5的多示例学习算法C4.5-MI,通过拓展C4.5的熵函数和信息增益比来适应多示例学习框架.应用梯度提升方法对C4.5-MI算法进行优化,得到效果更优的GDBT-MI算法.与同类决策树算法在benchmark数据集上进行比较,结果表明,C4.5-MI和GDBT-MI算法具有更好的多示例分类效果.     

基于深度特征选择的多示例算法及在图像分类中的应用

信息技术高速发展为人们生活带来便利的同时,海量的信息也给人们带来许多困扰,如图像检索变得越来越困难。因此智能化地进行图像分类识别具有重要的研究意义。基于多示例学习的图像分类方法得到了越来越多学者关注,。也提出了一些算法,但仍存在特征表达有限,模型受无关示例影响较大的问题。文章提出一种基于深度特征选择的多示例算法,并验证了此算法的有效性。该方法首先利用深度预训练模型提取示例高层语义特征,再将包投影到示例获取图像的深度特征,然后通过特征选择剔除干扰示例的影响,最后利用训练好的SVM分类器对图片类别进行预测。不同数据集上的实验结果表明,该方法有效地实现了图像分类。     

基于最小生成树的R~*-树结点分裂算法

针对R*-树应用到逆向工程领域时遇到的适用性差等问题,提出了一种新的R*-树结点分裂算法.该算法将R*-树索引结点表示为轴向包围盒,依据轴向包围盒外接球间的重叠度计算结点相似度,并将其作为权值构建结点无向连通图,用来求解结点无向连通图的最小生成树.沿最大权值边将最小生成树分裂为2棵子树,并基于结点外接球体积对R*-树结构进行优化,从而实现了R*-树结点分裂.实例表明,R*-树结点分裂算法可处理各种复杂数据的结点分裂问题,能够有效地提高R*-树的构建效率及空间数据的查询效率.     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

基于Spark的DA算法并行化研究

在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。     

基于马尔可夫链的人员风险研究

开发超时、费用超支是导致软件开发失败的重要因素,而开发超时、费用超支与人员有着直接的关系,本文采用Markov对人员变动情况进行分析,运用运筹学建立人力资源变动模型并进行模拟计算,并采用贝叶斯网络分析影响人员流失的因素,及时采取有效的措施降低人员流失产生的影响,为人力资源的管理提供了可靠的依据。     

基于地图的地理空间认知过程研究

基于地图的地理空间认知过程,经历了地图的感知觉阶段,心象形成阶段、心象记忆对比分析阶段和认知思维(提出问题、解决问题)阶段.对地图的认知具有强烈的目的性,地理空间概念对地图表示的地理空间认知有重要影响.知觉过程经历了先自上而下,后自下而上两个阶段;心象地图的形成过程是概括地物图形特点,抽取地物组成元素及其组织关系的过程;认知思维是根据地理概念进行判断、推理的过程,是地理空间认知的核心;心象地图(地理空间概念)则是认知思维的基础.     

平面帐篷映射的研究

研究了一种基于平面上方体的帐篷映射，给出了帐篷映射迭代序列分布图，通过在显著水平5％下的均匀分布假设检验，得出帐篷映射fα，β在I0上遍历并具有不变的均匀分布。     

基于Adaboost的人脸检测技术

利用OpenCV图像处理软件,选取扩展的Haar like特征,实现了基于Adaboost的人脸检测器.阐述了Ad aboost人脸检测技术的基本原理,深入分析了强分类器的个数及排序对检测器性能的影响,并对3种分类方法得到的分级分类器的检测能力进行了比较,最后给出一种实用的分类方法.实验结果表明,该检测器检测速度快,开发周期短,具有可行性.     

基于协同效应的组织团队建设

团队在组织中已经发挥着越来越重要的作用。团队作用的发挥在于团队成员的整体工作绩效远大于个人绩效之和,究其原因就是团队成员的协同效应。优秀的团队必然是由能够高效发挥协同效应的团队成员构成,在当前我国处在时代大转型的过程中,组织的团队建设也面临着前所未有的挑战,能够充分发挥团队的协同效应是组建团队的一个重要依据,团队建设的模式选择则是发挥协同效应的重要保障。     

基于CGE模型的城镇化对农村经济增长的影响分析

城镇化的快速发展导致大量农村劳动力转移到城市,这种转移对于农村经济增长究竟表现出何种影响是一个重要的课题.该文将CGE(可计算一般均衡)理论引入到这一问题的研究中,综合劳动力数量、农户消费、农户收入、农业GDP等多种要素构建了CGE模型.针对东、中、西3大地区的实际情况设定实证研究假设条件,实证研究结果显示:城镇化所带来的农村劳动力转移,推动了农村经济发展,带动了农业GDP增加,抑制了通货膨胀.农村劳动力的转移,对农村地区的制造业、建筑业、交通业、旅游业及其他产业都有促进作用,并且中西部地区的促进作用更加明显.     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于遗传算法的工艺过程排序研究

面向特征加工的工艺过程排序是计算机辅助工艺规划中一个非常突出的难点问题.首先对特征之间的约束关系进行分类,利用特征关系图来描述基本的合理性约束,并将最优性约束的满足程度视为工艺路线优化的判断标准.然后利用遗传算法来实现工艺过程排序,改进了编码规则并实现了解码算法,方便了适应度的计算,从而提高了排序算法的有效性.最后给出了应用实例.