基于AP算法支持向量机的设计与应用

设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.     

频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式和支持度较低时可能遇到计算复杂度较高的问题,提出一种新的算法--EFSPAN(Effective Frequent Sequential PAtterN mining algorithm).算法采用了深度优先挖掘策略,并将基于前缀序列格的深度优先遍历与两种高效的剪枝策略相结合.实验结果表明:新算法在模式较长和支持度较低时,能使搜索空间中60%以上的节点免被搜索;从而大大缩小了搜索空间,降低了序列模式挖掘算法的计算复杂度.     

基于静态和动态的社会网络挖掘算法

基于社会网络的静态和动态特征, 研究社会网络中的社区发现问题. 针对静态社会网络, 提出了边的Ξ系数及紧密度阈值等概念和Detstructure算法; 针对社会网络的动态特性, 提出了基于衰减策略的融合挖掘算法. 所提出的两种算法在应用中都取得了较好的效果.     

人脸识别算法在监狱通道管理中的应用

针对监狱通道管理的特点, 将人脸肤色模型、 模板匹 配及主分量分析等图像处理和统计学习经典算法有效地结合, 开发了实时有效的人脸识别算法模块. 测试结果及分析表明, 该模块在特定应用中对于人脸定位与验证有一定的优越性.     

排序距离矩阵蛋白质结构比对算法

提出一种改进的SortMatAlign算法, 通过快速排序预处理距离矩阵, 使MatAlign算法的时间复杂度由O(N₄)降为O(N₃). 结果表明, SortMatAlign算法计算出的RMSD值平均是MatAlign算法的1.098倍, 使用残基个数和RMSD综合衡量标准的S值平均是MatAlign算法的0.968倍, 在同等条件下, 运行速度比MatAlign提高18.276倍.     

邮件过滤Agent的设计

为实现对电子邮件中垃圾邮件的过滤,提出一种新的邮件过滤算法和邮件过滤Agent的设计方法.Agent通过算法学习用户接收邮件的信息及用户对邮件的处理习惯,据此最终确定邮件是否为垃圾邮件或病毒邮件,从而过滤掉非正常邮件.实验测试表明,Agent对邮件过滤的正确率可达85%,为现有电子邮件系统提供了一种改进方法.     

嵌入式系统有限资源下的代码移植和优化

给出一种基于ADI Blackfin系列数字信号处理器的人像考勤系统设计方案. 在此基础上, 归纳了嵌入式有限资源限制下人像识别算法的实现策略,解决了算法移植过程中从C++到C的转换问题, 并提出了通过修改连接描述文件重新配置存储资源的方法, 从而缓解了大数据量与芯片上有限存储资源之间的矛盾. 测试结果表明, 移植后人像识别算法的运行结果和速度都满足使用要求.     

基于LIN总线车灯控制系统的研制

于Local Interconnect Network(LIN)汽车总线技术, 在DP-51H单片机数据通信综合仿真实验仪上提供一个实现LIN-bus通讯网络软硬件调试/ 仿真的环境, 综合考虑汽车在特殊环境下的工作性能, 研制了基于LIN协议的汽车车灯控制 系统. 该系统根据LIN协议开发设计了智能化主节点和从节点, 完成了主从节点的硬件选型 和电路设计以及软件分析和程序实现. 在车灯系统的设计中, 节点间的LIN通讯完全符合LIN 1.2规范协议, 该协议基于通用的UART/SCI硬件接口, 采用ISO9141单线传输标准, 采取单 主多从的总线型拓扑结构并提供方便的用户应用编程接口.     

味觉信号的特征抽取

本文叙述了对味觉信号进行特片抽取和选择的方法，并基于神经方法对五味信号进行模式识别，取得取较为满意的效果，该方法也适于一般三维图形的特征抽取，识别的应用场合。     

粗糙集模糊神经网络味觉信号识别系统

针对C-means聚类算法和减法聚类算法的不足,提出了一种模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用粗糙集的离散化算法和规则提取算法获得数量较少的分类规则,将这些分类规则转化为模糊IF-THEN规则,进而通过这些模糊IF-THEN规则确定网络结构.网络输出采用投票机制,使用粒子群优化方法精炼网络参数,与常用的提取模糊if-then规则的算法相比,该方法只有一个参数且易于实现.实验结果表明:该方法可获得更简洁的系统表示,并且通过选择合适的系统参数可使系统对加噪声训练样本的错误识别率降低5%左右.