基于文本数据挖掘的硕士论文分类技术

针对硕士论文的摘要和关键词等数据进行数据挖掘,实现硕士论文自动分类。为此收集了2 000余个相关数据,在对所研究的数据对象特点进行分析的基础上,确定了分类算法,详细分析了支持向量机分类方法;对收集的研究数据进行了仿真实验,并与其他常用分类器进行比较。实验表明,基于支持向量机的分类方法比其他常用分类器具有较高的准确率。对实验结果中得到的知识进行了分析,得出一系列可供科学研究者和管理者参考的结论。     

浅析堆料机悬臂架的振动

在设备调试过程中经常会发现悬臂架以及支撑平台处于比较明显的振动状态。就这问题,本文介绍了堆料机在调试过程中对出现的振动现象的处理及相关理论依据。     

基本模型机仿真软件的设计与实现

基于TDN-CM++基本模型机的组成结构,利用JBuilder 9开发了一个仿真系统.该系统可以实现对模型机指令系统的仿真测试,实时、动态地显示各硬件组成部件的数据值,并以动画方式演示数据通路的建立过程.     

基于临界小波参数和新序列核支持向量机的说话人识别

在研究可再生希尔伯特空间框架的基础之上,构建出一个新的序列核来对语音序列间的相似性进行度量.特征提取部分针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法.用美国国家标准与技术研究所(NIST)2004年评测数据集进行实验,结果表明该方法可以大幅度提高识别率.     

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.     

基于自注意力机制的TransNet推荐模型

在神经网络的推荐模型基础上引入自注意力机制,提出一种改进的基于自注意力机制TransNet推荐模型SATransNet。SATransNet模型使用卷积神经网络提取评论特征,通过自注意力神经网络自动学习特征内部的依赖关系,由依赖关系来决定需要关注的特征,从而解决数据表达能力不足的缺陷。本文在不同数据集上进行了实验比较与分析,SATransNet推荐模型在不同数据集上的预测评分较好,均方误差总体呈优。与基于注意力机制的推荐模型相比,SATransNet推荐模型的归一化折损累计增益均有提升,具有较好的预测评分效果和推荐相关性。     

基于支持向量机的车辆换道决策模型研究

车辆换道行为是微观交通流中的典型驾驶行为之一。研究车辆换道决策模型,可以帮助无人驾驶车辆正确进行换道决策。以NGSIM数据集为依据,采用SG滤波器对NGSIM数据集进行平滑处理,筛选平滑处理后的数据得到训练集和测试集;选择影响车辆换道决策的7个因素作为模型输入,建立基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)车辆换道决策模型和标准支持向量机(标准SVM)车辆换道决策模型;对训练集和测试集进行归一化处理,利用归一化处理的数据进行模型的训练和测试。测试集数据分类验证结果表明,建立的PSO-SVM车辆换道决策模型的决策准确率为94.67%,相比于标准SVM车辆换道决策模型提高6%,能有效实现无人驾驶车辆的换道决策。     

固有无序蛋白与结合配体作用位点的分析与预测

固有无序蛋白(简称IDPs)在生理条件下不具有稳定的二级或三级结构,但是在生物体内通过与结合配体相互作用来发挥重要的生物学功能,故研究固有无序蛋白与配体的相互作用,对理解这些蛋白的功能具有重要的生物学意义。本文基于IDPsBind数据库,获得固有无序蛋白与5类配体分子(DNA,RNA,金属离子,肽,小分子)结合的结合位点,然后对这些结合位点处残基出现在5类结合位点的倾向性进行分析,结果发现：5类配体分子的结合位点处氨基酸的分布是不一样的。然后,利用滑动窗口中心残基的结合配体类型,建立5类结合配体的结合位点数据集,并提取四种特征参数：位置特异性矩阵(PSSM),20种氨基酸组分(AAC),以及残基的疏水性(HP)和溶剂可及表面积(SASA)特征,结合机器学习算法对5类结合位点进行分类识别,在5折交叉检验结果中预测准确率(Acc)最高达到87%,当特征融合后,预测准确率(Acc)达到88.3%。该研究结果对固有无序蛋白与结合配体相互作用的分析提供了很好的参考。     

基于BOVW和SVM的城市土地类型遥感变化监测研究

【目的】研究城市土地类型的变化,分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据,制作了包含城市建筑及道路、水体、植被、裸地4种土地类型的遥感影像数据集。在实验数据中加入纹理信息,提取SIFT(scale-invariant feature transform, SIFT)特征点。通过K-means聚类算法获取包含大量语义信息的视觉词典,从而构造视觉词袋模型(bag of visual words, BOVW)。然后将BOVW提取的特征点与支持向量机(support vector machine, SVM)分类器结合,对制作的数据集进行分类。最后,利用2013年、2019年同一季节Landsat 8影像,以哈尔滨市松北区为例计算各土地类型的位置及面积变化信息。【结果】基于BOVW和SVM的分类结果与5种单一分类模型和3种“特征提取+分类器”模型对比,发现使用尺寸为550个词汇的视觉词典时,本研究模型的分类与变化监测精确度分别为79.40%、79.29%。结合哈...     

张力减径机孔型设计系统

主要研究开发了钢管张力减径机减径过程的传统孔型、圆孔型、椭圆孔型的设计系统 ,研究了有关孔型设计过程的优化问题 ,成功地为钢管生产厂家提供一套张力减径机孔型自动设计系统 ,有效地提高了工作效率和设计的可靠性