一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

The k-Error Linear Complexity and the Linear Complexity for pq^n-Periodic Binary Sequences

The k-error linear complexity and the linear complexity of the keystream of a stream cipher are two important standards to scale the randomness of the key stream. For a pq^n-periodic binary sequences where p, q are two odd primes satisfying that 2 is a primitive root module p and q^2 and gcd（p-1, q-1） = 2, we analyze the relationship between the linear complexity and the minimum value k for which the k-error linear complexity is strictly less than the linear complexity.     

模糊主分量分类器

W.J.Hu提出的主分量分类器(PCC)通过最大化两类样本在分类面法方向上的投影代数和,实现样本分类.PCC是基于样本的统计平均特性,所以少量的野值对分类面方向的确定影响较小,而SVM对野值较为敏感.PCC与支持向量机相比具有较好的鲁棒性.但是PCC对野值的处理等同于其他样本,尽管有效果,但仍会影响分类面的求取,同时也缺乏直观上(或物理上)的解释,而且没有考虑随机噪声对分类面的影响.鉴于此,在PCC的基础上进行改进,引入模糊思想,设计了一组模糊型的主分量分类器,进一步弱化野值和随机噪声对分类面的影响.人工数据集和Beachmark数据集上的实验证明了新分类器的有效性.     

基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

一种基于Dempster-Shafer理论的分类器组合算法

提出了基于Dempster -Shafer理论进行多个神经网络分类器组合的一种可行算法 ,该算法考虑了每个分类器对不同类的识别能力不同这一经验知识 .在UCI数据库的分类和一个多传感器融合工件识别系统中的应用结果 ,表明了该算法的有效性     

一种杂合的缺失值填充方法

在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现。本文杂合了kNN算法和基于核函数的非参填充方法,实验显示,在处理离散型缺失数据时,我们的这种杂合方法在分类准确率的实验中好于kNN算法以及常用的一些方法(例如C5.0填充方法,最大类方法和不填充的方法),在处理连续型的缺失属性时,我们的方法在预测准确率的实验结果中也好于kNN算法和基于核函数的非参填充方法,以及一些常见方法,(例如均值填充方法)。     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题.在总结前人检测算法的基础上,设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法.Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法,可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器.该算法简单可靠、学习效率高,较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾.实验结果表明该方法有较好的检测效果.     

远程教育中基于粗糙集的聚类算法

针对目前远程教育中个性化教学水平较低的问题,提出了一种基于粗糙集的Web学习者聚类算法,并应用粗糙集的约简方法解决了学习者特征数据中的属性冗余问题,提高了聚类算法的效率,从而提高了远程教学网站的个性化教学水平.     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.