回归函数的混合型最近邻估计的强收敛速度

本主讨论了把最小二乘估计与最近邻估计结合起来所得的回归函数的混合型最近邻估计的强收敛速度。     

表面吸附单原子层的声振动模式

在谐和近似及计入近邻与次近邻相互作用的条件下,我们以格林算子技术,计算了表面吸附了单原子层的半无限晶体的声振动模式。计算分顶位吸附及中心吸附两种情形进行。文中给出了吸附单原子层及衬底的各原子层分别对体模及表面模的贡献。本文的方法和结果对于表面物理的研究将是有用和有意义的。     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

基于RBF神经网络预测模型及其应用研究

利用径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络采预测结构初期损伤对整体的影响,可以有效地判断结构的稳定性．由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映整体结构复杂的非线性演化关系,其预测精度可以满足要求．RBF神经网络作为一种性能良好的前馈网络,具有更好的逼近能力和全局最优特性．本文通过有限元计算得出样本作为基础,采用RBF神经网络建立初期损伤的预测系统,通过最近邻聚类学习算法实行整体结构预测,这种研究思路具有结构简单、学习速度快、预测精度高的特点,网络的外推能力也较强,计算效率明显优于传统方法．本系统采用Fortran语言编写,最后通过一个实例说明本系统的有效性及实用性．     

基于粗糙KNN算法的文本分类方法

在文本分类中,数据规模过大或文本分布不均匀对传统KNN算法的准确率和效率具有重要影响。为了解决该问题,文章提出一种基于粗糙KNN(k-nearest neighbor)算法的文本分类新方法。首先引入粗糙集中的上下近似概念定义各类文本的上下近似空间,将文本向量空间分为核心和混合2大区域;然后改进传统KNN算法的隶属度函数;再针对不同的文本区域,采取差异化的分类策略以提高分类的效率和准确率。实验表明,基于粗糙KNN算法的文本分类方法在提高分类准确率的同时,分类的效率也有很大提高。     

水动力学模型实时校正方法对比

选择典型的实时校正方法:传统的误差自回归、基于K最邻近算法(KNN)的非参数校正及基于Kalman滤波的多断面校正法,并以Kalman滤波与KNN结合构造综合方法,以淮河流域吴家渡—小柳巷区间作为试验河段,构建一维水动力学模型并与实时校正方法联合应用。简要介绍这4种方法的原理与模型构建方法,然后对比分析各种方法的模拟结果,尤其对模拟洪峰稳定性、峰现时间、峰现误差等进行比较,认为前3种基本方法均能在相当长的预见期内提高洪水的预报精度,而综合法实时校正法对洪峰部位的模拟更为稳定可靠、总体效果更好,更适合预报校正工作的需要。     

基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断

采用支持向量机、K-近邻法(K-Nearest Neighbor,K-NN)、概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌.结果表明:当使用sigmoid核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了96.24%,优于K-NN(95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具.     

一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法

分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

无状态地址自动配置的IPv6组网实现

在IPv6网络中可以通过无状态地址自动配置实现客户端IP地址的自动获取和绑定,但是它提供的功能有限。文中提出通过IPv6协议本身的无状态地址自动配置和DHCPv6合作,实现客户端即插即用的零配置实现方法。     

NQD样本最近邻密度估计的一致强相合速度

设X1,X2,…,Xn是同分布的两两NQD样本,具有相同的密度函数f（x）,利用两两NQD序列的Bernstein型不等式,将负相关（NA）样本的最近邻密度估计的一致强相合速度推广到两两NQD样本,在更弱的条件下,获得了与NA样本情形下相同的结论.