集合卡尔曼滤波方法在非线性油藏问题中的应用

改进标准集合卡尔曼滤波方法,对非线性油藏的历史拟合及反演问题进行研究.油藏生产历史数据历史拟合过程中只对油藏模型参数进行更新,然后利用更新的模型参数从初始状态重新运行油藏数值模拟软件进行下一拟合时刻的生产预测,从而解决由于非线性引起的更新模型与更新动态场间的不一致性.利用改进方法对一个假定油藏的初始油水界面位置、渗透率场以及孔隙度场等参数进行估计,并与标准集合卡尔曼滤波方法的结果进行比较.结果表明,改进的集合卡尔曼滤波方法能得到很好的估计和预测结果.     

基于复杂系统的短期负荷预测研究及系统设计

运用复杂系统理论分析电力系统.采用聚类方法对用电区域进行子系统划分,并通过改进的神经元网络算法和增加天气因素的预测方法进行短期负荷预测.通过算例和电力系统应用,证实了该算法的可行性,较显著地提高了负荷预测的准确率.     

基于Web日志的性格预测与群体画像方法研究

提出一种用户性格预测与群体画像方法。该方法将数据挖掘、机器学习和画像技术相结合,首先改进了传统TF-IDF算法没有考虑文章结构的问题,提高网页主题挖掘的准确率;其次根据大五类性格构建"性格-主题-关键词"(PTK)模型,归结不同用户的兴趣属性特征和性格属性特征,并结合用户的基础属性对用户进行综合画像;然后运用K-means方法将拥有相同属性特征的人群进行聚类,描绘在社会中拥有相似特征人群的群体面貌;最后通过实验证明,该方法使用改进的TF-IDF方法对网页文本进行挖掘效果要优于LDA主题模型,而且可以有效对用户的性格进行预测与群体画像。     

一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法

针对网络中所存在的大量以网页等非结构化形式存在的文本资源,提出一种改进的朴素贝叶斯分类方法.首先,通过卡方检验方法求文档特征并对文档降维,提高特征词区分性信息;然后,以文本特征来代替原始词条进行朴素贝叶斯对类.实验表明,该方法不仅理论上易于建立和更新,而且分类的精确率也得到提高.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

面向用户体验的大型网站网页分类更新策略

针对大型网站的网页特征,综合考虑网页时新性(更新度)、重要性及对Web服务器的友好性等因素,设计了一种面向用户体验的分类网页更新策略(三类别更新策略).根据网页变化的快慢,将网页分成速变、多变及少变3类,然后根据用户行为确定不同类别网页的更新速度和更新时间段,从而实现分类网页更新.实例分析表明,这种策略提高了搜索引擎中大型网站网页更新的效率,缓解了Web服务器的压力,并可保证用户对于检索结果的及时性和正确性.     

一种基于网页块特征的多级网页聚类方法

利用网页的结构特征,提出一种多级网页聚类方法。该方法首先对网页进行分块,然后使用网页的块特征对网页进行聚类。在聚类过程中,通过调整阈值,能够提供三级聚类:同站点网页聚类、同站点同结构网页聚类、同站点同结构同模板网页聚类。与已有的网页聚类方法相比较,该方法能够提供多级聚类结果,满足不同的聚类需求,而且在聚类的准确率和效率方面有本质上的提高。     

基于改进贝叶斯网络的网络安全态势评估

针对现有网络安全态势难以被精确和自主的评估,提出了一种基于改进贝叶斯网络的网络态势评估方法。首先,定义了网络安全态势评估的指标,即网络基础可行性、网络脆弱性和网络威胁性,然后提出了一种改进的贝叶斯网络模型,即动态的贝叶斯网络模型,对网络的结构和推理方法进行了重新定义;在此基础上,通过历史数据来初始化先验概率,通过在线获取的数据来计算后验概率,通过历史数据和监测数据结合来不断修正后验概率。在Matlab环境下进行仿真试验,将所提模型用于对网络安全态势进行预测,并与其他方法进行比较,结果表明所提模型能有效地对网络安全态势进行预测,具有预测精度高的优点,较其他方法具有较大的优越性。     

基于清晰有理数均值的新匹配聚类算法

通过改进清晰有理数均值的方法, 提出一种新匹配聚类算法. 首先计算每条数据的清晰有理数均值, 然后与匹配项比较, 得出聚类结果, 解决了人工标注型数据的聚类问题. 将该方法在反欺诈网页领域中进行了检测和验证, 并与使用同一名称但不同类型数据集的K最近邻算法进行比较, 实验结果表明, 该方法在反欺诈网页领域中比K最近邻算法更有效, 同时也证明了新匹配聚类算法在人工标注型数据上聚类具有合理性.     

基于加权马尔科夫模型的湖北省CPI预测

研究地区CPI的变化趋势,对全面把握当地宏观经济运行状态,据此制定相应的政策措施,保持地区CPI基本稳定以及促进本地区经济健康发展等具有重要意义.针对传统马尔科夫预测模型存在对历史数据均衡看待,且预测结果比较笼统的问题,采用对不同时期历史数据加权重和模糊数学处理预测结果的方法进行了改进,发挥数据的特点,拓展了模型的应用范围.运用改进后的模型对湖北省CPI进行了预测,通过验证得到模型有较好的效果.由模型预测得到2019年4月湖北省CPI为2.473%.     

A Cooperative Schema between Web Sever and Search Engine for Improving Freshness of Web Repository

0 IntroductionTIon tceorpneet w ,itthhefr cerqauwelnetr sch oafn sgeeasr cohf tehneg iinnfeo rnemeadti toon uopnd tahteethe web pages visited. Different pages have different changefrequencies[1].Sothe crawlers must firstly esti mate which pa-ges need to b…     

一种新型垂直搜索引擎构建方法

如何有效地构建面向领域的垂直搜索引擎,是信息检索领域众多研究者关注的问题．本文提出了一种通用的基于专业词汇表构建垂直搜索引擎的方法,通过分析网页特征,提出了基于链接结构和文本内容的启发式网页爬取策略．该策略结合网页的结构信息特征,在网页和主题相关度计算中考虑了特征词汇在网页中的权重,有效地提高了专业搜索引擎的查询效率．通过具体实现一个面向医疗领域的垂直搜索引擎,验证了本文所提出的方法的有效性．     

基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

SVM-KNN分类器在网页分类中的应用

为了提高中文网页自动分类的分类精度,将SVM-KNN方法用于中文网页分类.提出了一种中文网页的表示方法,在将下载的网页全部表示为向量空间的向量后,用SVM构造了一个多类分类器.在分类时通过在特征空间计算网页所表示的向量和分界面的距离决定采用SVM方法还是KNN方法对其分类.实验证明该方法是一种有效的方法,对网页分类的各类,使用该方法均比使用SVM方法具有更高的分类精度,同时能缓解SVM训练时对核参数的选择困难问题.     

高效的用户访问预测新算法

针对基于Web日志挖掘的用户访问预测经典算法的不足,提出了基于Markov链和关联规则的预测算法(MAPA).使用二阶Markov链找到用户下一步或将来可能访问的页面集,生成预测候选集;使用二项关联规则从正向和反向2个角度修正Markov的预测结果,从而生成最后的预测页面.通过引入用户反馈机制,提出了带反馈的Markov预测算法(MPAF),即在预测过程中逐步构造历史预测树,把历史预测信息保存到历史预测树中,并根据用户的反馈来判断预测的正确性.在预测过程中,用二阶Markov预测算法生成预测候选集,再利用历史预测信息动态地调整预测算法,从而生成预测页面.理论分析证明,这2种预测算法具有线性时间复杂度的预测效率.实验结果表明,MAPA和MPAF在预测准确率上平均提高5%和10%.     

高性能网页索引器JU_Indexer的实现

高性能网页索引器JU_Indexer用倒排索引表存储网页索引数据, 以多线程并行的方式对网页建立索引数据, 采用经过优化的检索算法实现用户的查询. 首先给出了JU_Indexer的系统框架, 然后描述了索引数据在JU_Indexer中的存储结构、 建立网页索引的算法、 以及实现用户查询的检索算法. 实验结果表明, JU_Indexer能在毫秒级的时间内完成用户的查询, 它采用的经过优化的词组检索算法缩短了词组的检索时间.     

Ajax与Struts框架在商情网站中的应用

为了解决传统Web应用程序在页面重载循环方面的局限性,采用了Ajax与Struts框架相结合的技术,并以商情网站应用为例,介绍了在数据校验和级联菜单两个方面的应用。其中主要利用XMLHttpRequest以异步方式向Servlet发送请求,然后利用DOM解析服务器的返回并完成对页面的更新。通过一系列的应用,证明了与传统web应用程序相比,它在减轻服务器的负担,无刷新更新页面,调用外部数据,以及促进页面呈现与数据的分离等几个方面都存在优势。     

基于向量空间模型的分层网页分类方法

提出一种基于向量空间模型的多层网页分类方法.该方法用主题词、修正主题词和主题概念从3个层次构建网页表示向量,从而在概念层次上更贴近网页的语义,且向量维数低于传统的特征向量.实验结果表明,该方法降低了分类时的计算量,提高了网页分类速度和分类精度.     

以本体为指导的Web网页信息抽取方法

针对Web网页中事物描述信息的特点,提出了一种通过本体指导网页信息抽取的方法。首先建立抽取对象的本体模型,并为本体属性概念添加定位信息映射模型,通过映射模型定位和分离样本页中包含语义信息的数据块,结合路径分析算法生成抽取规则,之后利用抽取规则对同类网页中的事物描述信息进行抽取,最后以资源描述框架（RDF）数据格式储存信息。抽取性能测试实验表明,抽取结果具有较高的准确率,与无规则抽取方法相比,具有更高的抽取效率。     

基于后缀树的网页聚类算法性能改善研究

网页聚类技术是快速定位搜索引擎返回结果中用户最需要资料的方法。基于后缀树聚类算法是利用网页集中共享的短语来对网页集进行聚类。本文研究怎样充分利用后缀中的共享短语之间的关系提高后缀树性能的方法。