基于支持向量机的机器学习的研究

对机器学习、支持向量机的研究现状进行了综述,阐述了机器学习和支持向量机的基本概念以及支持向量机的训练算法.     

数据仓库的数据建模

简单介绍数据仓库的概念，并把数据仓库与传统关系数据库作了一个比较，介绍了一种适合于数据仓库的数据模型设计方法。     

面向呼吸腰带数据的病症正常异常分类

人体的呼吸信号包含了很多指示呼吸健康的信息,虽然有多种测量呼吸的仪器和手段,但是呼吸腰带仍然是经济、没有辐射伤害、能长时程日常佩戴的呼吸数据获取手段。然而,目前呼吸腰带数据的分析方法还不成熟,为了明确哪些呼吸数据特征可以对病理进行有效分类,本研究分别使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、吸呼比结合LSTM、吸呼比结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种方法,对287个正常呼吸和55个异常呼吸的24 h观测数据进行病理类别分类准确度对比实验。结果表明,吸呼比特征结合LSTM法具有更高的分类准确度。     

基于云模型的炮兵旅(团)装备保障体系效能评估

结合炮兵旅(团)装备保障体系的结构特点,提出了效能评估指标体系。在借鉴德尔菲法和层次分析法理论的基础上,建立了基于云理论的体系效能综合评估模型。最后进行了实例评估,结果表明该法是可行的,具有较高的使用价值。     

三峡—葛洲坝区间水环境决策支持系统的开发

结合三峡——葛洲坝水环境决策支持系统的研究,在分析系统数据源的基础上,利用GIS进行数据组织,探讨了系统结构的设计、系统集成与开发的模式,联合应用GIS技术和可视化技术开发出一个实用的水环境决策支持系统,并成功地应用于大江截流前后的数据管理、查询及水环境辅助决策。