基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.     

"文学事件":中国当代文学史叙述的另一种聚焦方式

"文学事件"在"演绎式"或"求证式"的文学史叙述模式中,常常要为文学的意识形态性质而辩护,或者为文学史上的路线之争而出场;在这个语境中,文学事件不可能具有真正的文学史意义.八十年代以来的文学史著作出于对这种叙述模式的反动,而有意淡化文学事件,但这同样会有损文学史的真实性和深度模式的建立.还原文学事件在文学史叙述中的地位,在某种意义上就是在还原历史本身.我们不但需要真实的文学史,也需要真实的"文学事件史",以此来重构文学史本来就具有的丰富和生动.     

基于哈夫曼编码的多线程无损压缩库的设计与实现

基于哈夫曼编码和C++多线程技术,设计并封装出C++库函数,实现了文档的无损压缩,保证了良好的压缩率和高效的压缩速度.该库函数能被其他开发语言直接调用,能够极大程度地提高开发人员在实现文件压缩时的开发效率,并在C++库函数的开发中具有参考价值.     

基于软件工程与多模块的工业图像在线处理系统

为了提高工业图像处理效率,通过开发一站式软件系统,设计了一种基于软件工程与多模块的工业图像在线处理系统。首先,开发一个基于图像帧文件联合存储的图像制式合并模块,将数百图像帧合并为一个便于传输和管理的大文件。然后,设计一种基于人机交互的图像浏览模块,实现图像特征标注与浏览。随后,结合线程机制与百度云OSS,开发上传模块,达到远程存储与分析的目的,并将图像分析模块与图文报告模块融合,自动给出工业图像分析结果。最后,基于QTcreator开发平台与QT语言编程来实现各个模块的功能。测试结果显示:与单一模块的图像处理系统相比,所提系统具有更好的在线处理性能,具备更高的作业稳定时间。     

基于DBSCAN聚类改进随机森林算法的专利价值评估方法

对于专利价值的不确定性和影响因素的复杂性,以及评估工作中缺乏可操作性强并且科学高效的评估方法等问题,对价值评估指标体系进行分析,并使用随机森林算法选择最有效的指标集,同时基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类选择高精度且一致性低的决策树子森林改进传统随机森林算法,使用改进前后的两种随机森林模型在专利数据样本上进行实验并比较。结果表明,改进的随机森林模型提升了传统模型的精度,在专利价值评估中具有一定的作用,总体上比较有效地反映了专利的价值度。     

基于GIS与证据权模型的明光市地下水潜力分析

文章以安徽省明光市为研究区,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数(topo-graphic wetness index,TWI)、河网密度、公路缓冲区、断裂缓冲区、水系缓冲区和岩性特征为地下水潜力分析(groundwater potential analysis,GWPA)评价因子;基于现场调查数据,...     

基于价值网的医药行业电子商务模式研究

网络经济时代如何有效地向电子商务化转型是所有行业面临的重大挑战。通过对电子商务演化引发的企业商务模式变革与价值网理论的阐释,构建了基于价值网的医药行业关键业务流程建模;结合医药行业电子商务应用的行业特征、产品特征、渠道特征和顾客需求特征等4维度的分析,得到了适合我国医药行业的6种电子商务模式及其在价值网中的战略定位,为医药行业分析、选择与实施电子商务模式提供有价值的理论指导。     

“边城”生命范式对于民族精神重塑的功能及局限性

“边城”生命范式以其生命主义哲学完成了对民族精神的现代性审视。它以自然的人性观为改造现代人性提供了丰沃的土壤,以审美的途径实现了对现实人生境界的提纯。以文化的视阈为民族文化启蒙提供了形式上的可能性,由此指向了民族现代性的建设问题。然而,“边城”生命范式是一种主观的生命范式,作家对于生命活动的抽象与嫁接,使得人本主义精神没有真正贯穿到现代实践领域,也没有真正解决传统与现代对接这一重大课题。“边城”生命范式是一项尚未完成的生命工程。     

基于神经网络的案例推理医疗诊断

在医疗诊断中,案例推理是一种有效的思维方式,但在实际应用中,存在许多难点,如大型案例 案例的表示和相似案例高效检索问题,结合前向神经网络的特点,来实现案例检索,为减少多层前向网络进行局部极小的机会,改进网络的性能,提出了神经元和前向神经网络集成,构成一种增强型神经网络结构,数学和仿真证明这种网格能减少进入局部极小的机会。此外,借助于数据库技术和多级索引方法,设计了一个医疗诊断专家系统,结果表明上述     

决策表最优特征子集的选择--基于粗集理论的启发式算法

特征子集选择问题是机器学习的重要问题。而最优特征子集的选择是NP困难问题,因此需要启发式搜索指导求解。基于粗集理论,本文提出了一种新的决策表最优特征子集选择的启发式算法。和以往的方法相比,这种算法简单实用,在一定条件下能够以较高的效率得到最优特征子集。