子本体重用及其在按需服务聚合中的研究

在Web服务、语义Web和本体技术快速发展和日益成熟的基础上,面向服务的软件开发强调发现、重用和聚合已有的服务资源,来满足用户的需求.基于具体应用领域的用户需求以及网络上存在的诸多的服务本体,设计了子本体操作机制(包括抽取、比较和合并算法),实现服务子本体的重用,并以交通领域的出行问题为需求用例,实现了基于服务子本体重用的按需服务聚合,进而为服务聚合提供了一定的参考和指导.     

聚类分析提取PCA变换后的火焰图像颜色特征

炉口火焰颜色特征是判断炼钢终点碳及终点温度的重要特征.为实现实时控制,通常利用PCA变换缩短图像特征提取时间,由于PCA变换存在误差,难以在变换后的图像中提取独立颜色,文中首先在原始火焰图像中选取各类颜色样本,计算颜色变换前后的类内距和类间距,发现图像变换前后颜色的聚类性能具有一致性,然后利用聚类方法确定变换后的颜色窗口大小,通过颜色窗口提取序列图像颜色像元数量随时间变换特征,采用A,B两炉冶炼同一型号钢种图像数据进行实验,实验结果表明:通过聚类分析的方法所提取的颜色特征能较好地反映转炉炼钢物理化学过程.     

一种服务质量可信的按需服务组合方法

为了解决开放、动态网络环境下的服务可信组合问题,特别是组合服务的可信度计算与评估,以及服务可信组合最优方案选择,提出一种服务质量(QoS)可信的按需服务组合方法。该方法根据单个服务的信任度值以及服务组合图的控制结构,构建基于QoS可信的服务组合信任模型,进行服务组合的信任合成与计算;基于该模型设计多约束条件下QoS可信的按需服务组合方案,采用粒子群算法进行优化求解,以此选择出可信度高的服务执行计划。面向物流领域配送管理需求实例进行了实证和实验研究,结果表明所提方法在求解多约束的可信服务组合优化上是有效、适用的,能够提高服务组合的可信性和成功率。     

基于模糊粗糙集的公路地质灾害影响因子的权重分配

地质灾害影响因子权重分配是地质灾害区划的关键,以贵州省三凯线地质灾害调查数据为实例,于公路沿线随机选取非灾害点,选择高程、坡度、河流切割密度、地层岩性4个地质灾害主要属性,形成属性决策表,根据相关知识采用不同的三角模糊隶属度函数,确定模糊粗糙集地质灾害要素权重分配模型,计算各属性与地质灾害之间的依赖度,建立模糊粗糙集地质灾害属性权重确定方法,该权重应用于因子叠加方法进行公路地质灾害区划,研究表明:用模糊粗糙集确定的地质灾害影响因子权重,相比传统专家打分所确定的权重具有较高的精度.     

面向产品市场周期的配件需求预测与供应策略

针对机电产品市场周期中配件需求预测与供应问题,应用系统工程方法,基于机电产品及其易损耗零部件的失效时间分布密度函数,发展面向机电产品市场周期的机电产品配件需求预测模型,继而提出机电产品配件生产与供应策略.以机电产品及零件的寿命分布满足正态分布函数为例,通过数值仿真,分析探讨了产品及零件失效时间分布密度函数的参数和生产批量对零件替换率和配件需求量的影响;提出了基于机电产品及零件寿命正态分布的配件生产供应方案,与常规方法对比分析表明了所提出方法的优越性.这对于有效地组织配件生产和指导配件库存管理,提高机电产品维修和售后服务水平具有重要意义.     

基于话者识别的新的去噪和识别方法

为了提高系统的鲁棒性,联合二代小波和TEO一起对语音进行去噪.为了解决动态环境下的说话人识别的误识率问题,在识别阶段,把小生境粒子群算法应用于GMM之中.从实验得出,采用本文提出的参数对于说话人识别的效果较好.采用基于小生境粒子群的高斯混合模型进一步提高了识别性能.     

相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机( Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用.用RVM对某冶炼...     

基于近似函数依赖的批处理模式挖掘方法研究

批处理依赖是一种特殊的函数依赖,但其定义的推理规则过于严格而不适用于含噪数据.为了从含噪数据中挖掘出有价值的批处理依赖,在批处理依赖研究的基础上,提出了近似批处理依赖的概念,并通过引入可信度、特异度等度量指标,提出了相应的近似批处理依赖挖掘算法;最后通过实例说明了算法过程及其有效性.     

可信Web服务合成研究综述

首先介绍了Web服务合成与可信问题的基本概念,然后详细分析了可信的Web服务合成的研究现状,最后指出可信Web服务合成可能的发展方向.     

基于关键词提取的专利在先技术搜索方法研究

专利在先搜索是专利检索的一种重要方法,在实际实施时,需从全文查询词中提取关键词来进行搜索。本文尝试研究用于查询词中关键词的提取的7种方法对专利搜索的功效。首先介绍了单频词去除、TF方法、TFIDF方法、BM25方法、基于语言模型的方法、基于相关反馈的方法以及基于IPC分类等7种关键词提取方法,然后开展了在两个不同CLEF-IP数据集上的大规模实验验证和评测工作,详细比较分析了这些方法及使用专利全文作为查询词在专利搜索中的不同性能和效率。实验结果表明,在信息检索中能取得不错结果的方法未必在专利搜索中取得同样的效果。论文亦发现一般选取65-95个关键词可以取得不错的结果。从准确率上来说,TFIDF方法性能最高,而基于IPC分类的方法可以提高召回率。