基于局部域超限学习机的石材识别算法

针对日益加快的石材加工及销售速度与缓慢的人工分选速度之间不协调导致的效率低下的问题,急需提出基于视觉的自动化石材识别算法.所提出的基于局部感受域超限学习机(Local receptive field extreme learning machine,LRF-ELM)的石材纹理识别算法包含图像预处理、ELM特征映射和ELM分类器三个模块.其中图像预处理模块首先要经过平滑滤波和图像增强操作降低噪声干扰,接着再进行白化操作,去除数据之间的相关性.相对于基于传统人工设计特征的方法,所提出算法的ELM特征映射模块通过ELM神经网络可自主学习出更接近高层语义的图像特征,显著提高分类的准确性.实验结果表明提出的算法相对于传统算法不仅具备较高的分类精度同时还具备较高的计算效率.     

kNN算法在文本分类中的改进

kNN算法用已归类的数据训练分类器，它是一种基于实例研究（instance_based learning）文本分类算法，本文在研究kNN算法的基础上，结合k邻近法和最近特征线法的思想，提出了新的分类方法，k最近特征线法（k nearest feature line，kNFL），将其运用于文本分类中，汲取了kNN算法和NFL算法的优点，降低了偶然误差，提高了算法适应性和分类精度。     

基于子空间学习算法的单模态生物特征识别系统

建立了一种适用于人脸、步态等生物特征识别的单模态生物特征识别系统.首先,单位化原始生物特征数据,得到新的数据集;然后,利用局部拓扑结构保存映射算法,确定新数据集的内蕴低维子空间;最后,在确定的低维子空间上利用类内距离和执行分类.在这个系统中,局部拓扑结构保存映射算法是一种新颖的子空间学习方法,与其他子空间学习算法相比,判别能力更强,更适合于生物特征识别.此外,对原始数据进行单位化处理以及在确定低维子空间上利用类内距离和执行分类都能有效提高生物特征识别系统性能.实验结果表明：该单模态生物特征识别系统是有效性的.     

基于投影寻踪的kNN文本分类算法的加速策略

传统的k近邻(k-nearest neighbors,kNN)文本分类中,由于文本被表示成向量空间模型后维数非常高,且训练文本的数目巨大,kNN分类算法通常被视为是一种虽然有效,但并非高效的文本分类算法。针对传统kNN分类算法效率低下的问题,提出了一种基于投影寻踪思想的kNN分类算法加速策略。基本思想是:通过投影的方法缩减训练集的规模,同时在寻找k近邻过程中对文本进行降维处理,从两方面着手降低算法的计算开销。实验数据表明,优化后的kNN算法比传统kNN算法在时间性能上有较大的提升,同时保证了分类的精度。     

基于ELM的网络流量分类及可视化研究

精准的网络流量分类是网路流量监测和网络流量数据分析的重要基础。机器学习方法利用统计网络流量的各种特征,不依赖于协议端口和协议内容对网络流量数据进行分析。采用超限学习机(ELM)和改进算法分层超限学习机(H-ELM)作为机器学习的算法,识别客户端与服务器。对链路层、网络层和应用层数据进行分析,实现对多层次网络流量数据的可视化,对H-ELM和ELM算法的实验结果进行对比。实验结果表明,ELM算法能有效地应用于网络流量分类,基于ELM分类模型的网络流量识别训练速度快。H-ELM通过紧凑的特征去除冗余原始输入,改进了总体学习表现。     

基于Nave Bayes模型的垃圾邮件过滤方法

采用信息增益进行特征选择,以改进的朴素贝叶斯分类算法进行邮件分类.利用文本特征估算文本属于两种类型的偏测度,以此构造二维文本空间.将文本映射为二维空间中的一个点,将分类算法看作是在二维空间中寻求一条分割直线,根据文本点到分割直线的距离来判断该邮件为何类邮件.     

基于Na(i)ve Bayes模型的垃圾邮件过滤方法

采用信息增益进行特征选择,以改进的朴素贝叶斯分类算法进行邮件分类.利用文本特征估算文本属于两种类型的偏测度,以此构造二维文本空间.将文本映射为二维空间中的一个点,将分类算法看作是在二维空间中寻求一条分割直线,根据文本点到分割直线的距离来判断该邮件为何类邮件.     

一种基于非线性特征提取的数据降维算法

为了获得良好的图像分类效果,需要采集尽可能多的图像数据特征,进而使得图像原始特征空间的维数越来越高,造成维数灾难.特征提取是通过线性或者非线性映射,将高维特征空间映射到低维空间,从而降低数据维数.现有的特征提取算法往往忽视了数据本身特有的复杂结构以及非线性因素,造成映射方向的模糊以及分类精确度的缺失.充分考虑了图像数据本身的二维特性,通过改进的非线性特征提取方法、流形学习方法来提取图像特征.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下可以大大降低数据维数,减少计算复杂度.     

增强LLE特征分类性能的人脸识别

为了增强局部线性嵌入(LLE)特征的可分类性,提出一种应用LMNN算法改善LLE特征分类性能的人脸识别方法.LMNN算法寻求一个线性变换,变换空间的欧氏距离等价于原始空间的马氏距离,马氏距离增强了LLE特征的kNN分类性能.在ORL数据库和扩展的YaleB数据库上进行实验,并与其他方法进行了比较.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于互信息可信度的主成分分析数据降维

数据降维就是将数据集从高维特征空间向低维特征空间的映射.传统的主成分分析(PCA)算法是一种常用的线性数据降维算法.但是耗时太长,降维结果不够好,同时不能满足实际分类要求.为此,通过引入互信息可信度,提出了一种基于互信息综合可信度的主成分分析(MIS-PCA)数据降维算法.该算法首先介绍互信息(MI)、相对互信息可信度(MIR)和绝对互信息可信度(MIA)的思想;然后根据MIA和MIR求解互信息综合可信度(MIS),利用互信息综合可信度进行特征筛选;最后再运用PCA算法对处理后的数据进行降维,并将降维后的数据采用KNN、SVM算法进行分类.对比PCA、E-PCA算法,通过试验表明该方法的降维结果较好、分类精确度较高.     

论南宋发展的三种新式筒形火器

火药和火器均发明于中国,然而10世纪中国所制早期火药硝石含量低,且制成膏状,不能成为发射剂,因此早期火器借手动机械力发射。11-12世纪南宋成功制成高硝固体火药,并首次用于制造小型烟火。宋金交战时,固体火药和烟火用于改进老式火器,结果南宋初出现某些新型火器,如1128年制造的铳炮、1138年制出的火枪或喷火枪,是后来一切筒形火器的祖先。作为铳炮和火枪的杂交产物,1259年突火枪出现。这三种武器的出现引起南宋以来火器史中的第二次技术革命,具有重大意义和深远影响。     

《尔雅·释言》“骓”字考

传统注疏多将"菼,骓也"释读为用实体特征解释实体本身,即以"白色"义训释菼类植物。这种释读过于牵强,通过推断"骓、鵻、萑、蓷"几个字之间的关系,认为这个词条应为"菼,鵻也"。同时,《尔雅》编纂者在编辑这一词条时,混淆了"萑"字所记录的"菼类植物"、"益母草"两个词,训释错误。     

MBEKHTA''''S子空间与CI算子

利用两个子空间H0(A)和K(A)取代了传统的N(A)和R(A),给出一个有界线性算子A是CI算子的两个充分条件和三个判定条件,同时借助于这些结果及CI算子的定义来判断一些常见的有界线性算子是不是CI算子。     

"仁、义、礼、智、信"乃构建和谐社会之精髓

坚持科学发展观与构建和谐社会的目标并行不悖;无论是物质生产还是精神生产,都不能违背自然或社会发展过程的一般规律。原始儒家尤其是其创始人孔子于《论语》中所提及的学术思想,至今仍然有着建构社会和谐秩序的实践意蕴。这对于增强民族文化的凝聚力有着明显的作用。     

N-异丙基丙烯酰胺共聚和互穿聚合物网络温敏凝胶的溶胀与释药性能

制备了不同配比的P(NIPAm-co-AAm)共聚水凝胶和PAAc/P(NIPAm-co-AAm)互穿聚合物网络(IPN)水凝胶,研究了其溶胀与释药性能.结果表明:该共聚水凝胶具有热缩温敏性,而该IPN水凝胶具有热胀温敏性.随AAm含量的增加,该共聚水凝胶溶胀比减小,温敏性减弱,释药率减小;与此相反,随AAm含量的增加,该IPN水凝胶溶胀比增大,温敏性增强,释药率增大.     

Microbial desulfurization of fuel oil

Culture conditions of desulfurization microbes were investigated with a bioreactor controlled by computer.Factors such as pH, choice of carbon source, optimal concentrations of carbon, nitrogen and sulfur sources were determined. The addition of carbon in a culture with a constant pH greatly improved the growth of Rhodococcus. Cells and cell debris from microbes rested using a sulfur- specific pathway were used to desulfurize diesel oil treated by hydrodesulfurization (acquired from the Research Institute of Fushun Petroleum with total sulfur level at 205 μg/mL).Strains 1awq, IG, X7B, ZT, ZCR, and a mixture of No. 5 and No. 6, were used in the biodesulfurization process. The reduction of total sulfur was between 10.6% and 90.3%.     

半胱胺对鹅生长内分泌的影响

探讨了半胱胺(CS)对成年鹅血浆中生长抑素(SS)、生长激素(GH)和胰岛素样生长因子-I(IGF-I)的影响和调节机理.14只装有翅静脉瘘管的成年杂交鹅(川白×太湖),自身对照.试验期于日粮中一次性添喂半胱胺(100mg/kg,按体重计),自由采食和饮水.采取对照期和处理后第1、3、5、7d的血样,用RIA双抗法测定其中激素的含量.结果表明,试验期SS较对照期(1.89±0.10)μg/L分别降低了41.18%(P<0.01)、26.74%(P<0.01)、37.43%(P<0.01)和17.11%(P<0.05);试验期第1、3、5和7d的GH较对照期(0.55±0.15)μg/L显著(P<0.01)升高,分别为34.55%、78.18%、65.45%和54.55%;试验期的IGF-I较对照期(25.29±4.91)μg/L分别升高了7.28%、59.07%(P<0.01)、22.41%(P<0.05)和1.38%.因此,CS能够降低成年鹅血液中SS含量,使GH和IGF-I水平升高,从而调节鹅的神经内分泌,促进生长.     

Pathway-based analysis for genome-wide association studies of schizophrenia to provide new insight in schizophrenia study

Schizophrenia (SZ) is an inheritable complex mental disease. There have been several genome-wide association studies (GWASs) of SZ to identify novel genetic susceptibility factors. To further interpret SZ GWASs, pathway-based analysis (PBA), which considers the combined effect of variants and identifies pathways associated with traits, provides a feasible solution to discover the biological function and mechanism of SZ. Furthermore, to investigate the common pathways between SZ and bipolar disorder (BD) wil...     

增强型全速率语音编码的原理及实现

在无线通信系统中，语音压缩编码起着非常重要的作用，因为它在很大程度上决定着合成话音的质量和系统容量。为了提高话音质量，GSM提出了增强型全速率（EFR）语音编码方案。它在LPC声码器的基础上，采用了A－B，S和VQ等技术，编码信息中既包含若干语音特征参量又包括部分波形编码信息。因此，能提供高质量的编码，且比特速率压缩到12.2kbps,为TD－SCDMA移动通令系统提供了一咎可行的语音编码方式。笔者从语音编码的基本概念出发，详细地介绍了EFR语音编码的原理及代数码本搜索实现技术。     

“辞采”考

“辞采”一词最早见于东汉刘珍等人编撰的《东观汉记》。辞采有四种不同的写法,即辞采、词采和词彩。古代,辞采的含义主要有三个：一是专指华丽的辞藻或文采,二是泛指文辞的色言,三是特指词汇的色彩。如今,辞采是指语言表达中某个片段的语言特色。它是一个既不同于文采、辞藻,又不同于语体、修辞和语言风格的概念。