基于粗糙集和集成学习的BBS网络舆情分类

BBS是网络舆情突发事件产生和传播最重要的场所之一,如何提前发现突发网络舆情是目前网络舆情研究的一个难点和热点问题,目前的研究仍处于探索阶段.利用粗糙集结合集成学习的方法建立网络舆情分类模型,能够在短时间内发现突发网络舆情,为用户和论坛管理人员及时、准确和方便地提取重要的主题信息,以便更好地对论坛进行管理.     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠 佳.从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础 上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法.通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.     

稀疏多元逻辑回归问题优化算法研究

稀疏多元逻辑回归(sparse multinomial logistic regression, SMLR)因为具有在分类的同时嵌入特征选择的作用而被广泛应用于生物信息学、高光谱图像分类、图像中的多类物体识别等领域。SMLR问题最早采用迭代重加权最小二乘法(iterative reweighted least squares, IRLS)的方式进行求解。但IRLS算法在处理高维数据集或者类别数较多的数据集时具有较高的计算复杂度。为了提高SMLR的可用性,提出采用一些高级优化算法如快速迭代收缩阈值法(fast iterative shrinkage threshold method, FISTA)、快速自适应收缩阈值法(fast adaptive shrinkage threshold method, FASTA)、交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)等来对SMLR问题进行求解。此外,为提高SMLR的适用性,还考虑了SMLR问题的分布式优化求解。对提出的几种SMLR优化求解算法的性能在不同数据集下进行了综合比较。实验结果表明,提出的算法在求解速度和准确率指标上都优于目前最先进的基于IRLS的SMLR优化算法。     

用Riesz基函数表达的多分辨分析模型

建立了用Riesz基函数表达的多分辨分析模型，在模型中研究了空间正交性条件与完全重构条件的满足，得出了包含正交小波分析的更具普遍性的多分辨分析模型。     

Rough集规则知识获取研究中的不一致性问题

讨论数据挖掘问题 ,即从原始数据中构造决策规则。重点考虑不一致情况下的规则知识获取问题 ,即从包含不一致信息的数据中获取得到缺省规则 ,并研究在不一致条件下的决策规则选择策略 ,使之能够在不完全、不一致的条件下进行推理。同时将在 Skowron缺省规则获取算法的基础上 ,根据对不一致性的分析 ,提出从包含不一致信息的决策表中获取缺省规则 ,并能够对任意待识样本进行处理的方法。     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

一种基于网格的最近邻SVM新算法

支持向量机(SVM)算法往往由于分类面过分复杂或过学习而导致其泛化能力降低,现有的最近邻（NNSVM)或K近邻（KNNSVM）方法解决了这类样本问题,但算法时间复杂度高,处理海量样本的能力有限。在NNSVM算法的基础上引入了网格概念,提出了GNNSVM算法,该算法先对空间进行分块,然后在空间块内计算样本距离,找出最近邻,并结合分块序列最小优化算法(SMO)进行了算法实现。实验表明,该方法降低了计算复杂度,它在保持分类精度的同时,提高了训练和分类的速度,并具有较强的泛化能力,从而提高了原NNSVM算法的海量数据处理能力。     

烟草种间叶肉原生质体融合方法的研究

利用PEG法、高Ca2 高pH法和PEG-高Ca2 高pH法等三种原生质体融合方法,对普通烟草K326和黄花烟草叶肉原生质体进行融合,结果表明,PEG-高Ca2 高pH法的有效融合率最高,融合效果最好.并同时对影响烟草叶肉原生质体融合的其它因素进行了研究和探讨.     

用Riesz基函数的多分辨分析模型

建立了用Ｒｉｅｓｚ基函数表达的多分辨分析模型,在模型中研究了空间正交性条件与完全重构条件的满足,得出了包含正交小波分析的更具普遍性的多分辨分析模型。     

一种基于Kinect的角色骨骼动画方法

针对当前骨骼动画制作方法存在实时性差?抗光照干扰能力弱?角色模型运动误差大的问题,提出了一种新的骨骼动画方法?采用微软Kinect设备获取人体三维骨骼坐标数据,用改进的D-H(denavit-hartenberg)描述法在关节点处建立虚拟坐标系,对捕捉对象单帧姿态进行抽象空间位形描述,再根据前后帧位形数据求解骨骼矩阵,对根节点进行位移调整形成骨骼动画?实验结果表明,该方法实时性与抗光照干扰能力强,角色动作与捕捉对象动作之间的相似度高?