机器学习技术在胸癌诊断中的应用

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型。其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出。选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learning Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究。     

液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法

针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象,提出了用于电液伺服控制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的PSO-NN算法。结合电液伺服系统实例分析,用MATLAB仿真得到了输入阶跃信号和正弦信号时,PSO-NN算法的输出曲线以及适应度曲线;为了展示PSO-NN算法的效果,用BP算法仿真了对应输入阶跃信号和正弦信号的输出。仿真结果表明:在电液伺服系统的控制中,PSO-NN算法性能优于BP算法,系统输出具有更好的收敛性和对输入的跟随性,从而证明PSO-NN算法对于电液伺服系统的控制是合适并有效的。     

基于特征域词频的邮件过滤方法的研究

出了根据邮件特征域信息和特征词频进行垃圾邮件过滤的新方法,并介绍在该方法中的文本特征选取、特征词典构造以及基于TF的权值计算等相关技术,以及改进的文本相似度计算概率模型.实验表明该方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上,比传统的Rocchio方法有了明显改善.     

基于同义词词林的中文文本主题词提取

中文文本主题词的提取可以浓缩一篇文章,可以提炼一个中文网页,还可以帮助实现网上广告与网页的精确匹配。提出了一种基于同义词词林的中文文本主题词提取方法,不仅考虑了传统的影响主题词语权重的因素,还考虑到了同义词、相关词以及下位词的出现对于词语权重的影响。实验表明,用该方法对中文文本     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

膜结构裁剪分析中曲面展开方法

膜结构的裁剪分析是膜结构设计中的一个关键技术之一。本文就裁剪分析中曲面展开的新方法——动态规划法进行论述，推导了曲面展开的公式，并且对膜片裁剪过程中考虑的预张力释放问题对该方法进行了必要的修改。     

女性平、翘臀体裤子上裆结构的定量研究

为改善女性平臀体型和翘臀体型穿着普通裤子的不合体程度，据其体型特征，采用立体裁剪结合平面裁剪的方法，在人台上模拟体型研究平、翘臀体型裤子上裆结构，提出在标准体型裤子上裆结构图形基础上的定量修正方法．该方法补充了经验的裤子上裆结构调整的定性描述方法，扩展了裤子样板适用范围，并对进一步研究各种体型裤子上裆结构提出思路．     

基于遗传算法的人工神经网络优化设计

提出遗传算法新的编码方案，用于全局优化神经网络拓扑结构和权值参数，解决了神经网络拓扑结构的难确定性和权值训练的长时性问题，并且在遗传操作中采用自适应代沟的替代策略，改善其求解效率，获得了良好的优化结果。通过仿真实验显示了该算法的快速性和有效性。     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.