局部不变投影

提出了高维数据集处理的局部不变投影方法.该方法在高维数据的降维处理中具有保持数据集几何结构和拓扑结构不变的性质,并且兼有线性降维方法计算方便、快捷的优点.另外,正则化处理使该方法具有良好的稳健性.计算结果表明,该方法具有发现数据集非线性结构的能力.     

基于提升度的KNN分类子的分类原则改良模型

针对非均匀类数据,本文提出K最近邻分类子的一个分类原则改良方法,能够度量待分类数据的K个近邻点中的类比率提升量,增大了最小类数据的竞争力,明显地提高了小类数据的分类正确率。实验结果表明,本文提出的改良分类原则对非均匀数据分类的准确率明显高于传统的KNN分类算法。     

部分缺失数据两个特殊指数总体的估计和检验

讨论了在部分缺失数据的情况下,两个特殊指数总体的参数估计和基于相同总体的似然比检验。证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限公布,并讨论了基于精确分布的检验问题。     

森林资源规划设计调查中SPOT5遥感数据处理方法探讨

目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源规划设计调查中。卫星遥感数据处理是遥感调查的基础,直接影响到调查成果质量。介绍了SPOT5遥感数据的特点,并根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、数据融合和数据增强处理等方面进行了探讨,并分析了校正精度和融合方法。     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

个性化推荐系统中协同过滤算法研究

个性化推荐系统是解决互联网信息超栽的主要途径之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统。本文介绍了协同过滤推荐算法的基本思想、技术分类和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法,总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后总结了推荐系统的性能评测方法和未来的研究热点。     

求解云环境下的数据初始配置

针对在云计算环境下出现的数据密集型应用的数据初始配置问题,提出了基于层次聚类算法的快速可行的两段算法,求出较优的数据项到数据中心的分配方案并进行了验证。     

CNGM:一种新颖的候选网生成算法

提出一种新颖的候选网络生成算法,并提出完全元组集图的概念,该算法通过预处理完全元组集图,建立候选网络索引;利用关键词的非自由元组集名字来查找候选网络索引得到候选网络.本算法使得候选网络的生成利用索引来完成,理论分析和实验结果表明:该算法大大减少了候选网络的生成时间,提高了关键词搜索的效率.     

无线传感器网络中的定向扩散算法

无线传感器网络中节点有限的能量,决定了数据融合在网络中数据传输的重要性.数据融合技术可以通过减少冗余数据量等技术,大大地延长网络的生命期.定向扩散算法通过兴趣的扩散、梯度的建立以及强化与弱化达到了节省能量消耗的目的.     

基于直方图特征函数HCF的数字隐写算法

为了提高原始信息的保密性和抗攻击的鲁棒性,本文提出了一种新的水印嵌入策略,即基于直方图特征函数HCF的数据隐藏方法,隐藏信息位置不明显且取值具有随机性。在假定独立性条件下,隐写图像的直方图是噪声概率群分布函数PMF和原始直方图的卷积。在频域这种卷积可看做是直方图特征函数HCF和噪声特征函数的乘积。基于此架构采用DCT变换嵌入隐藏信息。实验结果表明本算法具有更好的鲁棒性,并能在攻击后检测出绝大部分隐写图像。