用于稀疏数据集的协作过滤算法

稀疏性问题是协作过滤算法应用中的一个突出问题,当系统中用户对资源的评分数据集很稀疏的条件下,算法的精度和覆盖率会显著降低。针对这一问题,该文通过分析影响基于资源的协作过滤算法中的相似性计算的因素,提出采用"资源关系密度"作为描述协作过滤评分矩阵的一个特征指标,分析并总结了"资源关系密度"对典型的基于资源的协作过滤算法的影响,进而提出一种虚拟用户填充算法。实验结果表明,虚拟用户填充法能够有效改善典型的基于资源的协作过滤算法在稀疏数据集上的精度和覆盖率。     

集群SVM大规模数据分类算法

为了提高SVM在大规模数据集上的训练效率和检测精度,对训练数据预处理后进行无监督聚类,通过一定规则选取对训练SVM有用的样本向量,并结合改进的AdaBoost算法来增强SVM在大规模数据的分类和泛化能力,最后通过Kdd Cup 99数据进行实验验证算法性能.     

不均衡数据集中KNN分类器样本裁剪算法

针对KNN算法在分类时的样本相似度计算开销大,在处理不均衡数据集时少数类分类误差大的问题,提出一种在不均衡数据集下基于密度的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据并计算每个样本类的平均相似度和样本平均密度,以此获得样本类裁剪的相似度阈值,然后将样本类内相似度小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验表明,此样本裁剪算法能够在保持KNN算法分类性能基本稳定的前提下,有效地减少分类计算开销,并能在一定程度上提高少数类的分类性能。     

对一类数据集识别问题的探究

利用粗糙集、知识库的理论引入了粒度、结构差离度、贴近度、中心差离度、边缘差离度等的概念，给出了数据集之间的距离公式．利用距离公式，分析了数据集之间的分类及识别问题，为计算机中的数据集分类、识别提供了又一有力的方法．     

应用于大数据集的聚类新算法设计

抽象的聚类分析是数据挖掘研究的重要领域.随着数据量每3年翻一番,关键问题是如何对大型数据集高效率地进行聚类操作.文章首先将当前主流的聚类算法应用于大规模数据集,通过实验指出现有的聚类技术存在的关键问题及所面临的技术挑战,然后使用了数据聚合树(DA树)作为代表性大型数据集的数据结构,设计了一个新的聚集算法(CLUK算法)...     

GPS接收机与船舶气象仪数据通信的实现

船舶气象仪需要航向、航速等信息参与解算真风速、真风向。本文采用C语言编写代码，在Turbo C2.0环境下开发了GPS导航数据的提取程序，实现了GPS接收机与船舶气象仪之间的数据通信。实践证明，该提取程序在船舶气象仪上运行稳定可靠，接收并提取导航数据的方法也可以应用到其它应用系统中。     

服务于智能交通系统的离群交通数据识别

为了提高交通建模的准确性和可靠性,或者提取重要的有价值的隐藏信息,将离群数据挖掘技术引入交通数据处理.首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法:基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法的原理、特点和时间复杂性;其次给出了2个实例分析,一是在建立交通流量预测模型前,将基于统计的方法和基于距离的离群检测方法分别用于交通量时间序列,寻找离群数据;二是将基于距离的方法和基于密度的方法用于路面平整度检测.实例研究表明,离群数据挖掘算法可有效识别异常交通数据,在交通工程领域具有较大的应用潜力.     

基于VC++的船舶气象仪数据回放程序设计

针对船舶气象仪存储的数据无法用常规方式打开阅读的问题，本文采用Mirosoft Visual C++6.0作为开发环境设计了对存储的数据进行转换的应用界面，实现了对存储数据的回放功能。海上现场,试验数据验证,表明,该数据回放程序运算和处理结果准确可靠，最终生成的文本文件可读性强。     

CTA／MRA图像后处理软件的设计开发

利用IDL语言开发设计用于CTA／MRA横断扫描图像后处理的软件，其主要功能包括DI—COM图像输入及管理、最大密度投影、多平面重组、虚拟增强可视化、血管径线提取及参数测量、伪彩色增强显示等，实验结果表明，该软件能够使血管与周围组织对应解剖结构尽显清晰，同时具有效果良好、操作方便、实时性强等优点，对医生的诊断治疗具有较好的辅助作用。     

基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法

针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.     

基于迁移学习的小数据集命名实体识别研究

针对军事重要目标实体自动获取的问题,提出一种将基于转换器的轻量级双向编码表征(a lite BERT,ALBERT)、双向门控循环单元(Bi-Gated recurrent unit,BiGRU)、条件随机场(conditional random field,CRF)相结合的小样本数据集命名实体识别方法.考虑到军事重要...     

大数据集上基于串行进位链规则提取的矩阵分块算法

分析现有等价矩阵规则提取算法对于大数据集低效性的根源,提出了一种新的等价矩阵以及根据决策类数目分割大数据集的方法,将条件属性和决策属性等价矩阵合并为一个矩阵,称为联合决策矩阵,该矩阵大大降低了等价矩阵的规模;提出了将大数据集转化为在多个子系统上串行进位链计算流程的规则提取快速矩阵算法,充分体现了人工智能领域中分而治之的思想.理论分析表明该算法在效率上较现有算法有显著提高;相应的对比实验结果表明,这种分治策略的矩阵分块和串行进位链法对大数据集上的规则提取的实用性和高效性.     

装运散装谷物船舶的稳性计算

按照“１９７４年国际海上人命安全公约１９９１年修正案”及１９９２年中国船检局编制的“海船法定检验技术规则”的有关规定，讨论了专用散货船及干货船装运散装谷物时稳性计算的计算机方法，提出利用封闭曲线积分法计算任意舱形断面的面积矩，开发研制了装运散装谷物船舶的稳性计算软件系统。对不同种实际船型的计算，证明了本系统的较强的实用性。     

船舶动力定位非线性预测控制器的设计

针对海洋环境扰动力对海上作业船只的影响,导致船舶动力定位系统具有较强非线性这一情况,本文结合广义预测控制技术,设计了一种船舶动力定位非线性预测控制器。该控制器通过非线性估计滤波得出船舶非线性运动的总扰动,利用广义预测反馈校正进行补偿,并根据得到的预测值对船舶进行定位控制。经过仿真实验证明控制器具有较强鲁棒性和适应性。     

重大件货物装卸中船舶稳性的计算及调整

基于船舶静力学理论，推导了重大件货物装卸过程中船上重吊在任意位置时船舶稳心高度及横倾角的计算方法，分析了影响船舶稳性及横倾的基本要素，并给出了调整船舶横倾的具体方法，为船方掌握重大件货物作业中船舶稳性及横倾的变化规律并采取恰当的安全措施提供了理论依据。     

一类不对称Duffing方程的Aubry-Mather集

利用推广的Aubry-Mather定理,获得了一类不对称Duffing方程Aubry-Mather集的存在性,推广和改进了已有的一些结果。     

船舶横倾航行的稳性

当船舶的重心偏离中线面时，船舶会出现横倾角，该横倾角的存在将使复原力矩减小，稳性降低，对船舶不利，为此分析了船舶产生固定横倾角后稳性的大小，并通过实例，对船舶在不同固定横倾角状态下与横向正浮状态的稳性及抗风能力进行了比较，提出了样本船产生较大的固定横倾角后，其稳性和抗风能力的计算方法。     

排序集抽样下随机截尾数据的平均寿命估计

为了提高随机截尾数据平均寿命的估计效率,采用平均秩思想,提出了基于排序集抽样方法的非参数估计量,证明了新估计量的渐近正态性,确定了其渐近方差,并与简单随机抽样下相应估计量进行了估计效率的比较,结果表明,排序集抽样效率高于简单随机抽样.最后,实际数据的应用结果验证了理论结果的正确性.     

一类泛函微分方程的全局吸引集

作者使用积分不等式技巧以及非负矩阵的相关性质,获得了一类非线性泛函微分方程解有界和存在全局吸引集的充分条件,推广了一些早期的相关结果,并给出例子进行了验证.     

船舶自动靠离泊系统方案及其混合控制策略

船舶靠离泊操纵是船舶航行过程中最精细最困难但又是最重要的一个环节,随着船舶大型化和船员数量的越来越少,使得船舶靠离泊的操作比以往更加困难和复杂,因此船舶自动靠离泊已成为船舶运动控制中的一个亟待解决的难题;同时水面船舶又是一个结构复杂的、不完全驱动的非线性系统,采用传统的控制策略不能满足要求.基于RTK技术和以太网技术给出了船舶自动靠离泊智能系统方案,同时指出了当前船舶运动非线性控制研究发展的一个新方向:一种基于逻辑的混合控制策略在船舶自动靠离泊控制设计中的应用.所得结果对船舶自动靠离泊系统的进一步研发具有一定的实践指导和理论参考价值.