基于集成学习的P2P流量识别模型

将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。     

不同基流中繁殖模饱和特征对比分析

为了研究不同基流背景下繁殖模的饱和特征,采用增长率和图形相关系数2个指标对不同基流计算的繁殖模进行了对比分析。结果表明:经过大约3 d的繁殖,不同基流计算的繁殖模都达到了饱和,但用NCEP再分析资料计算的繁殖模比用T 106资料计算的繁殖模的饱和级别高些;相对湿度繁殖模比其它变量的繁殖模具有较低的饱和级别,且低层比高中层更容易饱和;对于饱和后同时刻的2种繁殖模,其在结构上非常相似的同时,也存在一些不同。     

多模型油藏闭环管理

 针对目前基于单一模型进行油藏闭环管理的局限性,结合油藏数值模拟技术,提出了一种基于多模型实现的油藏闭环管理方法。利用集合卡尔曼滤波(EnKF)法通过拟合实测数据对地质模型进行实时更新,并以更新后模型的经济净现值的期望值作为目标函数,通过随机扰动近似算法(SPSA)进行油田生产优化。计算实例显示,应用该方法进行油藏闭环管理能够降低油藏模型的不确定性,给出更为合理的地质模型估计,所得控制方案相比常规方案明显改善了注水开发效果、提高了经济效益、降低了开发的风险性。     

旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测方法研究

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮附加动量的BP神经网络训练,把训练后的结果简单平均集成,以此建立旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测新方法。应用该方法对广西桂林6月(主汛期1995~2005年)的降水量进行实例预测的结果表明,该方法的收敛速度快,预报精度高,易于操作,是一种具有较高应用价值的预测方法。     

取用水监测点的水量计算与变化趋势分析

加强取用水监测是实施最严格水资源管理制度的重要举措.为了更有效地利用大量的取用水在线监测数据,需要对获取的监测数据进行预处理.本文首先提出应用中位数法与曲线拟合相结合的方法对取用水监测数据进行异常值检测,再用曲线拟合方法对异常值进行校正;其次,根据校正后得到的数据进行两个方面的分析,一方面是计算监测点的年取水量,另一方面是应用集成经验模态分解方法分析监测点的日取水量变化趋势;最后,以M市的16个自来水厂2016年取用水在线监测数据为例进行实证分析,结果表明,本文提出的中位数法与曲线拟合相结合的方法能够有效地检测异常值,进而再用曲线拟合方法能够更好地对异常值校正.根据校正后得到的数据进行分析发现81%的监测点年取水量相对2011年水利普查数据有所增加,个别监测点超出许可取水量较多,75%的监测点从春季到冬季日取水量变化为先增后减的抛物线趋势.     

论系综理论的统一性

从系综理论的建立、涨落理论的分析以及计算体系三个方面，论证了其理论体系的高度统一性和逻辑上的高度严密性。     

基于粗糙集理论的聚类融合加权迭代模型

针对聚类融合问题,考虑了聚类成员的质量和噪声对聚类结果的影响,提出一种加权迭代的聚类融合模型,利用粗糙集理论中的决策表属性重要性的信息熵来衡量聚类成员的重要性,迭代更新聚类成员的权重。该文在模拟和真实数据集上进行了校验。结果表明,该模型能较好地处理聚类成员间的质量差异,并能有效地消减噪声对融合的影响,从而得到更好的聚类融合结果。     

A Robust Pedestrian Detection Approach Based on Shapelet Feature and Haar Detector Ensembles

Detection of pedestrians in images and video sequences is important for many applications but is very challenging due to the various silhouettes of pedestrians and partial occlusions. This paper describes a two-stage robust pedestrian detection approach. The first stage uses a full body detector applied to a single image to generate pedestrian candidates. In the second stage, each pedestrian candidate is verified with a detector ensemble consisting of part detectors. The full body detector is trained based on improved shapelet features, while the part detectors make use of Haar-like wavelets as features. All the detectors are trained by a boosting method. The responses of the part detectors are then combined using a detector ensemble. The verification process is formulated as a combinatorial optimization problem with a genetic algorithm for optimization. Then, the detection results are regarded as equivalent classes so that multiple detections of the same pedestrian are quickly merged together. Tests show that this approach has a detection rate of over 95% for 0.1% FPPW on the INRIA dataset, which is significantly better than that of the original shapelet feature based approach and the existing detector ensemble approach. This approach can robustly detect pedestrians in different situations.     

基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取

公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96. 53%。     

基于差分演化的自适应集成学习算法在不均衡数据分类中的应用

不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习的不均衡数据分类技术较为成熟,但现有方法都将不均衡数据作为一个整体考虑,而不区别对待不同类型的不均衡数据.事实上,不均衡数据因其不均衡比、数据维度和类别数的不同,所具有的数据分布也不同,使用统一的模型处理所有不均衡数据难以在所有数据集中都获得好的效果.基于此,本文提出了一种基于差分演化算法的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifier system based on differential evolution algorithm,DE-AMCS),使得针对不同的不均衡数据,系统能够选择最优的集成学习模型来完成分类任务.本文选择了KEEL数据集中的10个数据集进行测试,测试结果与5个现有的集成分类算法进行了对比,实验表明DEAMCS相比于对比算法,分类精度上有明显的提升.最后,本文将DE-AMCS应用到江汉油田某区五口井的石油储层含油性的识别中,在每口井的含油性识别中,精度均达到了100%.