基于SVM预测的金融主题爬虫

随着Internet上信息的爆炸,利用通用搜索引擎检索用户相关的信息变得越来越困难,而主题爬虫成为WEB上检索主题相关信息的重要工具。目前大部分基于分类器预测的主题爬虫的训练数据是不同类别网页的内容,但是在实际预测过程只能根据父网页中的一些链接信息进行预测,所以造成主题爬虫的预测的准确率较低。本文使用SVM分类器对标注了类别的URL以及上下文和锚文本进行训练,并分别使用了DF和信息增益两种不同的特征选择方法进行特征筛选,对影响分类器的各种因素进行了实验对比,并对分类器进行了在线的实验.实验证明这种方法在实际预测过程中效率很高。     

高效转子式选粉机的最佳工况研究

研究不同操作参数对高效转子选粉机性能的影响规律,利用正交实验设计,得到高效转子选粉机的最佳工况.实验结果表明:折叠形式滴流装置可提高选粉效率;转子的转速对选粉机的性能影响最明显,通过调整转子的转速可控制产品的细度.确定选粉机最佳工况:转速为500 r/min,风量为1 750 m3/h,加料速度为10 kg/min时牛顿效率为83.88%.     

基于Bayes分类的PAC-Bayesian定理证明

采用类似基于Gibbs分类的PAC-Bayesian定理的证明方法,证明基于Bayes分类的PAC-Bayesian定理.对于PAC-Bayesian定理的证明采用Bayes分类,可以方便有效地运用到统计问题中来解决相关问题.     

基于模糊积分分类器的一种改进

通过对传统积分分类器的改进,引入正向和负向两个隶属评价来进行最终的评价,利用复值函数的模糊积分给出示例最终的隶属评价,让复值函数的积分在分类技术中得到了应用,丰富了模糊积分在分类技术中的应用形式,给出了在进行最终隶属评价的三种处理方式．     

基于相异性表示的民机液压系统健康评估

 为了实现对民航飞机液压系统的健康评估,基于相异性表示的方法,利用单类线性规划分类器模型进行健康评估,确定了影响模型评估准确率的参数,定义了健康指数,得到总体测试样本以及非正常样本的评估结果,且与支持向量机超球模型的评估结果进行比较。结果表明,在已选择相应参数的情况下,采用基于相异性表示的单类线性规划分类器模型可以对民机液压系统进行健康评估。     

基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

针对故障状态下的滚动轴承振动信号非线性非平稳性强、噪声干扰大导致的故障敏感特征提取难的问题,在对轴承振动信号进行局域均值分解（local mean decomposition,LMD）的基础上,提出了一种基于故障敏感分量的特征提取与改进K近邻分类器（K-nearest neighbor classifier,KNNC）的故障状态辨识方法。该方法采用相关系数法对LMD分解出的振动分量进行故障敏感性的量化表征,然后对筛选出的信号分量进行时域/频域的特征提取,构建不同故障状态下的特征样本集。为加快故障状态识别速度,排除不良样本的影响,提出一种基于二分K均值聚类的改进KNNC算法,精简了大容量的训练样本,有效去除不良特征样本和干扰点。实验结果表明,以敏感分量特征作为输入的改进KNNC算法能够快速准确地识别轴承不同故障状态。     

基于AdaBoost的神经元形态分类的研究

根据神经元形态的几何特征,使用AdaBoost算法对其进行分类,采用决策树、贝叶斯和关联规则分类模型作为基分类器。算法首先采用直接面向纽舍分类器分类精度提升的集成学刁算法选取基分类器,其次利用分类过程中生成样本的孱升权值来调整前K次（K〉1）被错误分类样本的权重,并提留双重阎值法对样本的最终投票表决结果进行判定。对20个测试样本进行分类,得出高可信度分类数为18个。     

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤. 本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.      

基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法

网络钓鱼(phishing)是一种在线欺诈行为,普遍存在于电子商务和电子金融中．将黑白名单方法和异常特征检测方法相结合,针对网络钓鱼网站URL异常和页面身份异常特点提出基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法——PhishDetector．使用黑白名单技术对URL进行拦截,对于名单中不存在的URL,提取其敏感特征,然后使用线性分类器判断该网站是否为网络钓鱼网站．实验结果表明,基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法,提高了网络钓鱼网站检测的正确率,显著降低了误判率．     

基于频繁2-项集的贝叶斯分类器

针对NB分类方法中过于严格的独立性假设,应用频繁2-项集为分类测度,通过放宽独立性假设达到改善分类性能的目的.在训练阶段使用类似Apriori关联规则发现算法挖掘并建立频繁2-项集库,当测试新文档时,文档特征通过竞争搭配生成基于测试文档的频繁2-项集序列,优先选择类词频率和置信度综合评分最高的频繁2-项集进入概率估算过程,并用频繁2-项集的综合评分置换NB的单项特征概率估计.在不同数据集的实验中显示,基于频繁2-项集的贝叶斯分类器(TIB)的分类精度整体上好于NB分类器,是一种有效的分类方法.