基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简

由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法。针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中。     

NA样本回归函数递归型估计的强相合性

本文在NA相依样本下给出了非参数回归函数加权递归核估计gn(x)=n∑(i=1)yi(xi-xi-1)/hi K(x-xi/hi)的渐近无偏性和相合性的充分条件。其中这里得到的充分条件与一般加权回归函数核估计的相合性几乎完全一致。     

基于属性重要性和样本信息熵的多连续属性离散化后处理方法

有效判别决策表中离散化后样本数据的类型对于对后继阶段的机器学习和数据挖掘过程具有非常重要的意义.本文提出了一种基于属性重要性和样本信息熵的数据类型判别方法,并利用人工改造的一部分UCI数据库进行了模拟试验,结果表明方法是有效的,识别样本数据的准确率较高、识别错误率和拒识率较低.     

多市场非均衡模型的模拟建模方法

将模拟方法引入到无样本分割信息的多市场非均衡计量经济模型中,建立起多市场非均衡模型的GHK模拟极大似然法,并通过仿真实验说明了该模拟方法的有效性。     

筛选极坐标投影幅值特征的象棋定位与识别

为保证象棋机器人视觉系统中棋盘棋位检测、棋子定位与识别的准确性,本文首先利用梯度法获取棋盘区域,比例法得到棋位坐标,然后在棋位处的子域利用霍夫变换判断棋子存在性并获取棋子圆心坐标,Lab的a分量分割判断棋子颜色,利用极坐标投影,快速傅里叶变换提取特征,最后皮尔逊相关系数进行特征筛选,欧式距离进行12类字体的分类。对训练集和测试集采集的576和 1024个不同位置角度的棋子样本分别进行测试,子域内棋子存在性、棋子棋位编号以及棋子颜色判断的错误率都为0。利用训练集获得字体类中心后,在训练集和测试集分别进行字体识别测试,筛选字体特征的识别方法的错误率为0.17%(错1个)和0.29%(错3个),与不进行特征筛选的方法相比,错误率分别降低了0.35%和0.39%。表明本论文棋位检测、棋子定位与识别方法的优秀性能,为构建象棋机器人视觉系统打下算法基础。     

投影寻踪回归在无填料冷却塔计算中的应用

在对无填料冷却塔各种影响因素进行传热传质分析的基础上,使用投影寻踪回归方法建立多变量输入单变量输出的多元回归模型,以各种影响因素为输入变量,出口水温为输出变量,计算无填料冷却塔性能.以某化工厂无填料冷却塔为例,根据样本资料,用遗传算法优化投影寻踪回归估算模型参数,将此模型直接用于出口水温计算.计算结果表明,投影寻踪回归模型可以快速、有效地算出冷却塔出口水温,是一种新的冷却塔计算方法.     

基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法

在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果。同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题。     

基于经验似然修正的艾滋病药物疗效对比分析研究

ACTG 175数据是比较研究艾滋病药物疗效的重要临床试验数据.为了更稳健有效的对不同治疗方案进行比较，该文通过观察第20周时的CD4＋ T细胞数目的中位数差异，提出基于经验似然修正的中位数回归方法来分析研究不同药物治疗方案对艾滋病的疗效，并利用Bootstrap抽样方法分析各组方案的疗效差异.分析结果表明zidovudine和didanosine联合用药效果优于zidovudine单独用药的效果，zidovudine和didanosine联合用药的抗艾滋效果显著最优，zidovudine单独用药的抗艾滋效果要显著劣于zido-vudine、zalcitabine联合用药和didanosine单独用药，zidovudine和zalcitabine联合用药和didanosine单独用药的抗艾滋效果没有显著差别.     

系统复杂性测度参数确定的新方法及其应用

近似熵和样本熵的参数m和r对复杂度有重要影响,目前仍缺乏选取其共同最优参数m和r的有效方法.利用两种复杂度比较时的一致性要求及其曲线存在交点的特性,基于相关系数,提出确定其共同最优参数m和r的交叉点新方法.以泾河流域1956-2010年张家山水文站径流及其控制流域的降水为研究对象.结果表明:径流和降水两种复杂度的共同最优参数为m=2和r=0.11倍的序列标准差;降水和径流复杂度均呈现显著的递增趋势;径流或降水与其复杂度之间存在显著的递减关系,降水的递减趋势对径流复杂度的增加有重要影响.近似熵在描述序列的变化趋势方面优于样本熵,而样本熵在辨识序列的峰谷值变化方面强于近似熵.本研究提出的交叉点新方法具有较好的适用性.