一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进...     

神经元的几何形态分类

为了对不同神经元进行区分,采用L-Measure软件对神经元的几何形态进行特征提取,通过主成分分析对提取的特征降维进行处理.采用概率神经网络、BP(Back Propagation)神经网络和模糊分类器组成的分类器“投票”,对锥体神经元、普肯野神经元、运动神经元、感觉神经元、双级神经元、三级神经元和多级神经元7种神经元...     

用高阶累积量实现数字调相信号的分级识别

针对BPSK,QPSK,OQPSK和8PSK信号的调制模式自动识别,传统的基于高阶累积量算法无法区分QPSK和OQPSK,因此提出了一种基于差分高阶累积量的识别算法。该算法首先用四阶累积量提取待识别信号和其差分序列的特征参数,然后用决策树分类法实现信号的分级识别。理论分析和计算机仿真结果表明该算法有较强的抗噪声和抗相位抖动能力,在信噪比>3 dB时识别率达95%以上,更适用于较低信噪比下信号的识别。     

代数格上形态算子的表示方法

以二值形态运算中平移变换的作用为引导,赋予代数格上的自同构群可交换的特性,使得形态算子的表示更为明确.在此基础上研究了代数格上形态算子的表示定理,并将这种思想运用于Matheron二值形态算子表示定理与极小内核表示定理的证明中.     

中国民族医药系统化分析与分类研究

定义了民族医药学的概念,分析了民族医药学的特色,提出了对少数民族的医药学进行分类研究的原则,将55个少数民族医药学分成4大类型和若干亚类,这有利于对中国民族医药学进行了分类比较研究.     

玉米胞质雄性不育分类研究进展

综述了玉米胞质雄性不育分类研究进展,分析了各种分类方法的特点,提出了根据研究条件、目的,灵活、综合运用胞质分类方法的建议,并对胞质分类进行了展望.     

基于贝叶斯理论的粗糙集规则提取

提出采用贝叶斯理论提取信息不相容和不完备的试验数据规则.首先以试验数据汇总表的确定性(可信度)为先验概率、试验数据的样本数(支持度)为后验概率,然后计算组合规则的条件概率,提取条件概率大于某一阈值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并提炼规则.实例计算和应用分析表明,采用贝叶斯理论提取规则的算法概念明确,计算过程简单,便于编制计算机程序,最大限度避免了规则提取中的知识失真和规则丢失.     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

两个不同混沌系统的完全同步

采用积极控制的方法来实现两个不同混沌系统的完全同步,这个方法被应用到一个新的混沌系统和一个更改的Chua′s系统中,数值模拟阐述了控制方法的有效性。     

Language clusters based on linguistic complex networks

To investigate the feasibility of using complex networks in the study of linguistic typology, this paper builds and explores 15 lin-guistic complex networks based on the dependency syntactic treebanks of 15 languages. The results show that it is possible to classify human languages by means of the following main parameters of complex networks: (a) average degree of the node, (b) cluster coefficients, (c) average path length, (d) network centralization, (e) diameter, (f) power exponent of degree distribution, and (g) the determination coefficient of power law distributions. The precision of this method is similar to the results achieved by means of modern word order typology. This paper tries to solve two problems of current linguistic typology. First, the language sample of a typological study is not real text; second, typological studies pay too much attention to local language structures in the course of choosing typological parameters. This study performs better in global typological features of language and not only enhances typological methods, but it is also valuable for developing the applications of complex networks in the humanities, social, and life sciences.