基于小波的神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究(英文)

研究基于小波分析的神经网络故障诊断方法根据齿轮驱动装置在工作时通常可能出现的故障类型,人为地在该装置上制造了类似的故障供诊断．并对实验结果进行了分析和讨论．实验表明,利用小波进行诊断信号的预处理,并将其形成向量供给神经网络进行故障诊断具有较好的效果．     

Web挖掘在个性化推荐系统中数据预处理的研究

个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题。数据预处理将原始的真实数据库转换成适于数据挖掘的挖掘数据库,为提高挖掘算法的效率,改善挖掘结果的效果打下了良好的基础。[1]     

基于MAS的Web用户数据预处理

数据预处理是采用基于Web的使用挖掘发现用户模式的第一步.由于Web用户数据来源的不同,不仅导致用户的识别困难,用户访问页面的完整性也难于得到保证,这给下一步的用户模式发现带来了问题.本文提出了一个基于MAS的数据预处理方法:在客户端采用Agent精确捕获用户浏览行为,构造用户访问图;在服务器端的Agent保存服务器生成页面,并根据客户端Agent返回的数据完整获得用户的访问内容,为有效实现用户模式发现提供了保证.     

一种基于相关分析的数据预处理方法

传统预处理数据的方法没有很好利用数据之间的相互信息，所得到的预处理结果难免会出现失真、不能准确反映数据之间的更多信息，利用相关分析中的相关系数概念以及相关的思想和构造方程的方法，给出了一种相关分析方法及其体算法用于对娄据源中的缺损数据进行修补，并通过大量实例数据演算验证，该方法分利用已有数据给出的因素之间的数据表现，进行数据驱动来填补未知的数据，且可用于解决仅有当期数据，而无历史数据的数据预处理问题。     

基于GIS的有限元前处理技术

应用Delaunay算法完成了三角网格的自动生成，网格具有较好的质量。将径向基函数方法应用于地学模拟插值数据的自动生成，提高了插值数据的质量和程序的实用性。利用VC＋＋编程环境及MAPGIS的二次开发接口完成了有限元前处理的程序设计，在GIS环境下实现了有限元前处理工作的自动化和可视化，为有限元前处理工作提供了一个新手段。     

RM5型储氢材料的预处理及对合成氨的催化机制

本文研究了RM_5(R—稀土,M—过渡金属)型储氢材料作为氨合成反应催化剂时的预处理方式,表明先反复吸放氢再高温氮化的两步预处理能获得较高催化活性,第一步使样品获得较大比表面;第二步形成催化活性物种RN和金属M。同时,分析探讨了处理过程中的影响因素,提出催化活性中心是两物种的晶相接界处的机制。     

一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

Selections of data preprocessing methods and similarity metrics for gene cluster analysis

Clustering is one of the major exploratory techniques for gene expression data analysis. Only with suitable similarity metrics and when datasets are properly preprocessed, can results of high quality be obtained in cluster analysis. In this study, gene expression datasets with external evaluation criteria were preprocessed as normalization by line, normalization by column or logarithm transformation by base-2, and were subsequently clustered by hierarchical clustering, k-means clustering and self-organizing maps (SOMs) with Pearson correlation coefficient or Euclidean distance as similarity metric. Finally, the quality of clusters was evaluated by adjusted Rand index. The results illustrate that k-means clustering and SOMs have distinct advantages over hierarchical clustering in gene clustering, and SOMs are a bit better than k-means when randomly initialized. It also shows that hierarchical clustering prefers Pearson correlation coefficient as similarity metric and dataset normalized by line. Meanwhile, k-means clustering and SOMs can produce better clusters with Euclidean distance and logarithm transformed datasets. These results will afford valuable reference to the implementation of gene expression cluster analysis.     

基于本体核与直方图的聚类预处理方法

围绕数据对象与用户需求之间的关联特性,该文将“本体论”基本理念引入聚类分析过程,定义“本体核”和“客体数据”来表述数据对象在数据空间中的动态分布,并通过弱(强)量本体核构建数据对象间的相互关系.同时,利用“本体核”中客体数据的频数及其同频异值数构造聚类分析直方图,分别使用两种控制聚类合理性函数来确定直方图门限值的预处理算法,获取数据对象的最终聚类归属,并通过应用示例验证方法的可行性和有效性.     

印刷体满文文字数据库的构建与实现

为给满文识别系统提供基元特征和训练测试样本,在对图象进行灰度化、二值化、倾斜校正、行列分割等预处理后,构建了印刷体满文文字多级数据库,包括列文本库、单词库和基元库3个子库。该库的构建为后续满文识别提供了技术支撑。