基于模糊-粗糙集的文本分类方法

在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优k值的选取需要通过训练得到.文中借助模糊-粗糙集理论来改进传统的k-近邻方法,并使用基于距离的邻域空间,以不经训练地确定适宜每个待分类文本的k值,最后将所提方法和其他一些k-近邻方法进行了实验比较,结果表明模糊-粗糙集方法能够在一定程度上提高分类的精度和召回率.     

基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简

针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。     

边坡稳定性的k-近邻估计

边坡稳定性估计的精度直接关系到边坡工程的成败.然而,边坡稳定性与其影响因素之间存在复杂的非线性关系.当目标函数很复杂时,如果只建立目标函数的局部逼近,并将其应用于待测实例的邻域,就能获得较高的预测精度.这种局部建模方法的典型代表就是k-近邻及其改进算法.在研究k-近邻算法的基本原理及其改进方法的基础上,提出了应用距离加权的k-近邻方法对由岩石容重、岩石内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙水压力6个特征参数组成的岩土参数进行建模,估计表征边坡稳定性的安全系数.实验中,用82个圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行建模,对另外11个实例进行推广预测.实验结果表明:用k-近邻算法进行边坡稳定性预测有较高的精度.     

贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.     

网购评论情感数据的k近邻和SVM处理方法研究

针对网购评论,抽取评论语组成基本语料,构建客户网购评论情感词汇本体,对热点评论应用k-近邻和SVM 2种算法来分析评论文本热点事件,实验证实SVM算法较k-近邻算法在评论文本热点发现上具有较高的性能,为网购评语热点研究提供了实例参考.     

基于随机k-近邻集成算法的网络流量入侵检测

为了提高网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出基于随机k-近邻集成算法的网络流量入侵检测模型。首先,该模型提出一种集成赋权距离,来提高预测精度;其次,采用一种随机策略的集成方法对k-近邻模型进行集成,从而提高了其在异常检测过程中的全局和局部优化能力;然后,利用并行计算的方法提高了算法运行的效率;最后,构建了基于随机k-近邻集成算法的网络入侵检测模型,并采用KDD99数据集进行实验。实验结果表明,基于随机k-近邻集成算法相对于其他模型具有更好的检测效果,准确率和召回率分别达到99.05%和91.96%。     

基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测

针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.     

基于主元分析与近邻距离的特征基因选择与去噪

针对高维小样本大噪声的基因芯片数据,提出一种基于主元分析与k-近邻距离的特征基因选择与去噪方法.首先利用主元分析法获取低维投影空间中的模式特征,依据各个基因贡献率大小排序,选择贡献率大的基因为特征基因,进而利用k-近邻距离来消除野值噪声以获得稳定高效的分类精度.实验结果表明:提出的特征基因选择与去噪方法,使得特征基因分类精度更高、性能更稳定.     

B-Z-空间中的k-弱凸性与k-弱光滑性

引入了B-Z-空间中k-光滑性、k-弱凸性及k-弱光滑性的概念,讨论了在B-Z-空间中k-严格凸性与k-光滑性、k-弱凸性与k-弱光滑性之间的关系,证明了在B-Z-空间中k-弱凸性与k-弱光滑性是对偶性质;得出了在自反的B-Z-空间下,k-弱凸性与k-弱光滑性的相关性质.     

论中国数字图书发展面临的主要法律困境

数字图书是伴随着数字压缩技术的发展而出现的一种新型知识载体,具有广阔的发展空间。由于立法滞后,数字图书的发展引发了一系列的法律问题,如果不解决好这些问题,就有可能出现数字图书发展无以为继的局面。     

数字煤矿建设的几个问题

针对数字煤矿建设过程中存在的一些具体问题,采用理论分析及理论与实践相结合的方法,分析了控制测量、矢量数据、信息系统等在应用中存在的问题,提出了建立地心坐标系必要,指出了矢量地图过程中应注意的问题,预示了数字煤矿信息系统的发展趋势.研究结果表明,数字煤矿是一项长期而艰巨的任务,需生产单位和矿方各相关部门密切配合,科学合理建设.研究结论突破了对传统的生产模式的认识,有助于新的空间技术和信息技术的应用,将会有效地推动我国数字煤矿的进程.     

基于LBS的数字农业空间管理信息分类体系研究

讨论了数字农业信息分类标准的目的意义,分析了数字农业空间管理信息需求。探讨基于LBS的数字农业空间管理信息的内在构成。通过分析空间准入评价与空间管制决策指标体系,提出数字农业空间管理信息分类体系模型。     

解析摄影测量数据处理原理

摄影测量中,解析摄影测量是当前正在发展的摄影信息处理方法.本文阐述了解析摄影测量数据处理的基本原理及主要设备:中心投影的共线方程,双心投影的共面条件、空间相似变换和数字高程模型等的概念、有关公式及数据处理的基本程序等问题;并介绍了数据实时处理系统的解析测图仪.本文还对解析法作了某些评述.     

整数运算下非线性数字滤波器的混浊特性

从线性滤波器在二维环面中投影的模型出发，证明了非线性数字滤波器在某些整系数情况下的混沌特性，并进而讨论将实域系统转为数字系统的问题，以及在全整数运算下非线性数字滤波器的表现．事实证明，整数系统不但能表现出与实域系统类似的性能，在实际应用，特别是保密通讯中还有分布均匀、实现简单、结构灵活、改进方便等特点．文章在最后提出了实际中的应用设想及建议．     

数字图像处理技术测定微粒污染物的物理性质

应用数字图书馆处理技术中的相关理论来识别液压流体中颗粒污染物的物理性质。首先将颗粒污染物转换为数字污染图像，然后利用自编的相关处理程序，根据不同物质自由沉降速度不同的原理对污染图像作相关处理，从而识别颗粒物的物理性质。     

天然气三甘醇脱水装置数字孪生系统

数字孪生可以实现物理空间与数字空间之间的映射和交互,在工业领域展现出巨大的发展前景。针对天然气脱水性能参数检测效率低和气站工艺参数无法在线优化的问题,将数字孪生应用于化工行业,构建了三甘醇（triethylene glycol, TEG）脱水装置数字孪生系统的整体框架。结合物理设备建立了孪生系统的几何模型,并基于物理数据实时驱动建立了脱水系统工艺流程模型,最后,通过虚实映射模型完成物理空间和数字空间的映射,最终建立脱水装置的孪生模型。该模型可实现物理设备与虚拟设备的并行运行。通过提出的数字孪生系统,能够实现对天然气水露点等脱水性能参数的实时预测;以低能耗为目标,通过孪生模型中的优化算法,可实现对脱水工艺参数的在线优化,提升经济效益。     

数字水印在彩色图像的空间域方法

提出了数字水印在彩色图像中的空间域方法．在灰度图像中的数字水印中,空间域方法只能用在LSB（最低有效位）的局限性,同时,实验表明对常规攻击具有较好的识别能力。     

国内数字图书馆联盟研究述评

介绍了对国内数字图书馆联盟的研究现状,阐述了国内数字图书馆联盟研究的内容及数字图书馆联盟所涉及的一般技术和相关问题,探讨了数字图书馆联盟研究的发展方向。     

面向测控的数字化靶场环境生成系统设计

数字化航天靶场环境生成系统是面向航天测控系统应用的可视化平台，其建模仿真是一项复杂的系统工程。立足于适应未来信息化航天靶场建设的要求，介绍了建立面向测控的数字化靶场环境生成系统的必要性，对其功能和主要特性进行分析说明，描述了系统的组成以及体系结构。对系统实现的关键技术进行分析讨论，主要包括三维地形的快速生成、基于复杂度的三维实体建模方法、分布式仿真环境的设计、人机交互方式的实现等技术难点。