由分类算法学习软件错误定位的关联测度

基于谱的错误定位(SBFL)技术能找出导致程序出错的可执行代码.测试用例数目和覆盖语句次数可构造SBFL的二分型矩阵.利用该矩阵,人们提出许多的SBFL关联测度计算公式.然而,这些关联测度往往只适应部分程序集.因此,提出基于分类算法的技术,能学习到程序集特有的关联测度.训练集样本建立在成对的错误语句和正确语句上,其特征由语句对的条件概率相减而成.为证实技术的有效性,在Siemens套件、space和gzip三个基准数据集上完成实验.使用Weka的Logistic、SGD、SMO和LibLinear训练出的关联测度,性能都明显优于固定形式的SBFL测度.     

基于深度信念网络的天体光谱自动分类研究

把深度信念网络应用于天体光谱的分类.首先,使用小波变换对光谱数据进行降噪预处理,其次,采用PCA对光谱数据进行特征值提取降维,然后建立深度信念网络模型并构造分类器,最后使用该分类器对美国斯隆巡天项目的天体光谱数据进行激变变星的分类研究,并与受限波尔兹曼机网络进行了对比研究.由于深度信念网络对数据有深层次的学习能力,采用深度信念网络对天体光谱进行分类有一定优势.实验结果证明了分类方法的有效性.     

乳腺X线图像肿块分类方法研究

乳腺X线图像肿块的良恶性分类是计算机辅助诊断的研究内容之一,本文对乳腺X线图像肿块边缘分割及不同特征的肿块良恶性分类进行研究.基于最大化分割后图像类间方差的思想,提出了一种改进控制标记分水岭方法完成粗分割,然后采用无边缘活动轮廓(CV)模型对粗分割结果进行修正.为了验证不同特征在肿块良恶性分类中的性能,对现有形状特征、纹理特征在不同分类器下的分类性能进行测试.实验在开源数据库DDSM上验证,结果表明,在通过自动分割方法得到肿块边缘的情况下,纹理特征的分类性能更好.     

基于属性差异的产品缺陷数据关联规则模糊分类

针对工业生产过程中所产生的产品缺陷数据经过数据挖掘后关联规则存在不能有效组织的问题,提出一种基于项目属性差异的产品缺陷数据关联规则模糊分类方法,在建立模糊分类树的基础上,计算出关联规则间距离,并采用自组织神经网络聚类的方法对挖掘结果进行聚类分析。将该方法应用于冷轧带钢表面缺陷数据挖掘后处理,结果表明,该方法不仅能够得出两种不同属性项目间的关联性,还可以求出缺陷关联规则间的距离,距离越近的关联规则被聚为一类,其相似性越大。     

基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述

比特币是一种去中心化的电子加密货币,交易地址的匿名性隐藏了交易用户的真实身 份,导致比特币被一些不法分子应用于各类非法活动中。通过分析已知实体的交易属性和行为特 征,利用机器学习的方法可以对未知实体的交易类别进行预测。本文首先概述了比特币实体类别 及分类标签的来源;其次,分析和归纳了基于机器学习的比特币实体分类方法;最后,分析了现阶 段面临的主要问题,并对未来的发展趋势进行了展望。     

西部欠发达区县域农用地分等定级指标体系研究

运用半结构访谈法，研究了西部欠发达区县域农用地分等定级指标体系，结果表明：西部欠发达区县域农用地分等定级指标体系的建立是一项综合性和系统性都很强的工作，涉及到农用地的生产性、稳定性、保护性和社会可接受性等方面的因素指标，指标体系建立符合西部欠发达区土地资源利用特点和人为偏好；指标体系建立基础上的璧山县农用地等别与级别划分区际、区内差异均较明显，符合西部欠发达区县域农用地资产化管理、集约化利用特点；半结构访谈法充分体现了农户农业土地利用、农村土地市场主体地位和基础性作用，为西部欠发达区县域农用地分等定级工作开展所需数据的获得提供了一有效可行的途径．     

天丝/棉交织家用纺织品力学性能的测试与分析

为了更好地了解加入天丝纤维后,家纺产品在力学性能上的改善情况,选择相同和不同规格的纯天丝、天丝/棉交织及纯棉织物,采用力学性能检测设备对产品拉伸强度、耐磨性、撕破强度、顶破强度分别进行了测试,并采用近优综合判定法对力学性能进行综合评价。结果表明:规格相同的纯天丝力学性能最好,天丝棉交织物较好,纯棉织物最差;纱线粗、密度较小、紧度较小的天丝棉织物力学性能优于纯天丝织物。天丝纤维的加入,对改善家纺产品的力学性能及成本具有一定的影响。     

面向话题的中文微博观点倾向性分析研究

随着微博快速崛起,每天数以千万的人通过微博分享自己对各类话题的观点与情感,如何自动感知微博社区对特定话题的观点倾向性,已经成为中文微博计算亟待解决的问题。由于微博内容短小且不规范,传统的情感分析效率低下且效果很难满足实际需求。现提出一种将情感词典分类的方法进行实验研究,针对腾讯微博20个话题约17 500条微博32 000个句子的数据进行实验,实验结果表明提出的情感词典分类方法效果很好。     

基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。     

一种基于灰色关联分析法的航天器初轨选优算法及仿真

针对航天器入轨段,如何从多组初始轨道中选择一组最优轨道问题,进行了深入地理论分析,提出了一种基于灰色关联分析法的航天器初始轨道选优算法.根据航天器初始轨道的设计特点,创新地利用标称轨道作为属性基向量,解决了比较数列的生成问题,建立了灰色关联分析法的初始轨道选优决策数学模型以及求解的七个基本步骤,最后以一颗太阳同步轨道卫星为仿真算例,验证了数学模型和选优算法的合理性和正确性.