问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

内蒙古草原核心保护功能区的划定与分析——基于支持向量机方法

草原生态保护建设关系全面建设小康社会奋斗目标的实现,而草原保护红线又是草原生态保护建设最基本的有效途径。从介绍内蒙古草原三大生态功能和“一线三区”入手,选取内蒙古三个典型草原区域的数据作为训练样本,经过一系列的数据预处理和以支持向量机为主要方法预测出三个草原核心保护功能区的分布结果。结果证明从国家文件理论指导到运用支持向量机方法实际操作后可以取得理想的效果,但是还有待基于这三个典型草原研究结果推广至全内蒙古。     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

基于声信号的履带机器人地面分类试验研究

为了拓展地面识别方式及提升识别率,提出利用履带机器人行驶噪声进行地面类型识别.使用声压传感器采集履带机器人在行驶过程中与地面相互作用辐射的声音信号,对声音信号提取修正的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分（△MFCC）使用优化后的支持向量机（SVM）进行分类,并测试了该方法在多种背景噪声环境下的效果.结果表明,行驶噪声包含能够表征地面特点的信息.相比于幅域、频域和时频域特征,修正的MFCC+△MFCC特征具有明显优势.在校园环境中分类准确率达到了89.5%,当信噪比高于20 dB时,在多种背景噪声环境中分类准确率均达到80%左右.      

Flink平台下的分布式平衡级联支持向量机

支持向量机（Support Vector Machines,SVM）在分类和回归领域都是非常强大的工具，但在大数据环境下，其面临资源占用过高和寻优速度慢等问题.目前利用大数据框架实现的SVM，虽然优化了寻优速度慢的问题，但其预测精度与直接训练方式相比存在一定的差距，此外其并没有对训练节点的资源进行合理配置.故提出一种Flink平台下的分布式平衡级联向量机，该方式在之前的基础上将数据集分成含有相同比例样本的平衡子集，并对子集的训练参数进行放缩；同时，结合Flink下迭代作业的动态资源分配策略，将各节点资源最小化为刚好满足训练需求.对该方法的有效性进行阐述，对比多个数据集在不同训练方式下的资源占用和模型精度，实验结果表明，采用所提出的训练方式能合理灵活地对资源进行配置，同时将模型预测精度误差降低到0.1%以内.     

基于L_1范数支持向量分类机的算法扰动设计

普通向量分类机算法普遍有效率低下、算法复杂的缺点,为了进一步降低计算量,提高算法效率,提出了支持向量机算法.该算法将二次规划问题转换为线性规划问题,同时可以进行优化降次.结果显示,在数据量较大的情况下可以迅速并较为准确地处理大量数据,面对较为困难的数据处理时可以实现数据的有效分类.     

一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机

为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。     

白介素13在慢性鼻窦炎伴鼻息肉组织中的表达

目的比较白介素13(IL—13)在慢性鼻窦炎不伴鼻息肉(CRSsNP)和慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)患者中的差异性表达。方法选取10例CRSsNP和20例CRSwNP患者作为研究对象。根据鼻窦CT反映的病变范围评估患者病情,采用模拟视觉量表(VAS)评估慢性鼻窦炎轻重程度;术后采用PCR法分析IL-13在CRSsNP和CRSwNP组患者鼻黏膜及息肉中的差异性表达。结果 CRSwNP组鼻息肉组织IL-13 m RNA表达明显高于临近黏膜及CRSsNP黏膜组织;CRSsNP组和CRSwNP组鼻窦黏膜组织IL-13 m RNA表达差异无统计学意义。结论 IL-13m RNA表达水平在CRSsNP和CRSwNP组患者鼻黏膜或息肉中存在差异;白介素13(IL—13)在慢性鼻窦炎伴鼻息肉的病理过程中发挥有重要的作用。