基于属性熵和加权余弦相似度的离群算法

离群点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,大多数离群数据挖掘算法在应用到高维数据集时效率较低。给出了一种基于属性熵和加权余弦相似度的离群数据挖掘算法LEAWCD.该算法首先根据局部属性熵分析每个对象在其k-邻域内的局部离群属性,并依据各离群属性的属性偏离度自动设置属性权向量;其次使用对高维数据有效的余弦相似度经加权后度量各对象在k-邻域内的离群程度,实现高维局部离群点检测;最后采用国家天文台提供的天体光谱数据作为数据集,实验验证了LEAWCD算法具有伸缩性强和检测精度高等优点。     

领域知识形式背景规范化理论研究

领域知识形式背景是描述某个学科领域中概念及概念间关系的重要知识载体,在很大程度上决定了知识表达的规模和精确程度。本文针对临床诊断领域形式背景中知识表示的完备与精简问题,以高血压疾病为载体,综合考虑概念格内对象与属性间的不同层次关系,区别对待具有不同重要性的背景属性,提出形式背景属性约简理论与方法,给出消除背景冗余的Ⅱ度规范理论,并在此基础上寻找到解决形式背景缺值的满值化方法。     

矿热炉电量数据采集系统的设计与实现

矿热炉是一种需要巨大电流的工作系统,提高其功率因数对于节约能耗、降低运行成本、提高产品产量具有重大意义。针对矿热炉低压无功补偿系统电气参数监控的需要,设计并实现了矿热炉电量数据采集系统。该系统由实时数据采集下位机子系统和上位机子系统构成,实时数据采集下位机子系统采用TI公司生产的TMS320F2812型数字信号处理器为控制芯片,以TLC1549为数据采集模块,实现了对矿热炉电量数据的实时采集;上位机子系统基于组态王KingView软件开发,实现对采集数据的管理。经实验测试,该系统可以满足矿热炉电量数据实时采集和管理的需求。     

基于CUDA的GPU条件分支分歧聚合优化策略

分析NVIDIA GPU底层处理SIMD条件分支分歧的方式及其对程序性能产生的影响。在软件层级提出两种利用"聚合"思想的SIMD条件分支分歧优化策略:循环推迟和循环提前。策略将不同SIMD道中选择相同路径的条件分支"聚合"到同一步循环中,减少了SIMD操作的实际次数。使用CUDA对这两种策略进行的试验结果表明,在满足策略使用条件的前提下能够取得预想中的加速比。该策略实现难度较低、可操作性较强。     

一种基于改进插值的数据隐藏算法

针对数据隐藏算法嵌入容量有限的问题,提出一种新的插值方法,将其应用到数据隐藏领域中,并给出一种基于改进插值的可逆数据隐藏算法.该算法在信息嵌入时,先用文中提出的插值方法对原始宿主图像进行扩展,扩展时,每个扩展像素以4个宿主像素点作为参考,通过计算得出均值,再将其分配到待扩展的位置上,信息嵌入后可以无损地进行信息提取和图像的恢复.实验结果表明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方面均取得很好的效果,相比其他的数据隐藏算法,最大嵌入容量提高了24.78%~39.29%,最大藏量下的信噪比均保持在39 d B以上.     

左截断右删失数据下泊松分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步骤.把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

基于LS-SVM软传感器的容错控制方法及应用

针对一类非线性系统中传感器卡死、恒增益和恒偏差失效等易发故障,考虑控制系统多存在耦合、非线性、时变、滞后等难以建立精确的解析模型,基于数据驱动技术提出一种软传感器容错控制方法.基于LS-SVM构建了系统软传感器,并利用软传感器的预测输出与实际传感器输出之差获取残差信号;采用SPRT算法进行故障检测,当传感器发生故障时,用LS-SVM软传感器预测输出代替物理传感器的实际输出,从而以软闭环方式实现对传感器故障的容错控制.将所提出的方法应用于一阶水箱液位控制系统,实验结果表明,基于LS-SVM软传感器与SPRT的结合能够可靠及时检测非线性系统中各类传感器故障,而借助于软闭环切换还可对传感器故障实现安全容错.     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

面向移动终端的数字图书推荐系统设计与实现

设计一种面向移动终端的数字图书推荐系统,该系统采用了一种用户兴趣采集模型,可根据用户兴趣进行图书推荐。在移动终端与服务器终端间的数据交换上,进行了轻量级数据交互技术研究。运行实例表明该系统有很好的使用效果。     

洛阳居民健康云服务平台的设计

采用智能云技术实现了移动客户群体的生命体征信息的便携式采集。通过简化的通信协议,实现了服务器端对海量的生命体征信息进行数据分析和数据挖掘,并在客户端用图形化方式进行显示。集成这些功能,实现了洛阳居民健康云服务平台,该平台已成功应用于洛阳市公共健康信息管理中心。