综合统计信息系统的数据处理方法

提出指标取数方法：用户可自主地定义和修改输入／输出数据集的内容和结构，通过定义和修改输出数据与输入数据的关系式，用户无需改动程序就可适应各种输入／输出数据集变化的需要．有利于设计通用的数据输入／输出程序     

图书馆与信息高速公路

通过对信息高速公路的阐述，探讨了图书馆在信息高速公路中的作用、地位、发展趋势和如何适应要求．     

ED与SVD及相关阵中信号的提取

本文介绍信号相关矩阵的奇异值分解(SVD)与特征根结构分解(ED)之间的关系及用信号特征矢量表示平稳随机过程和信号子空间的方法。利用信号子空间对信号进行信息提取,可减少噪声对估计参数精度的影响。文中论述了提高前向预测定向精度的方法。SVD能把信号空间与噪声空间分开,以提出互相关矩阵中信号信息。     

与文本无关的话者识别

本文提出一种采用数字信号迭加处理技术从语声中分离话者个人身份特征信息的实用方法,实验验证了这种方法的可行性,并以此建立了与文本无关的话者辨识和话者确认实验系统。通过大量实验,比较了从连续语音和从断续语音中提取话者个人特征信息的效果;比较了线性预测系数、反射系数、倒谱系数和对数面积比系数用于话者识别的效果。     

不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度选择

现有的最优尺度选择算法有可能无法得到全局最优尺度组合,且具有较高的时间和空间复杂度。针对该问题,提出了不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度选择算法。介绍了不完备广义多尺度决策系统,给出了上下近似集的性质;采取属性约简与尺度选择同步优化策略,以得到全局最优尺度组合;给出了一个快速的求相容类方法,并提出了不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度组合选择算法,该算法显著降低了时间复杂度与空间复杂度。数值实验表明所提出的算法是有效的。     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA

针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。     

用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法

讨论了在平面坐标系上摄像机的标定和利用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法。实验结果表明，采用单个摄像机获取三维视觉信息的精度与摄像机相对目标物体的高度及对象物本身的厚度有关，在视场范围内，对象物的厚度越小，摄像机坐标中心相对于目标物体表面中心的距离越远，定位精度越好。     

具有典则联系函数的广义线性模型的诊断

本文首先给出了广义线性模型中的Ｋ－Ｌ距离和信息距离，讨论了它们的近似式及其相互关系，据此可用来检测异常点。并结合局部影响分析的思想得到了简易的诊断图，研究了回归变量的重要性以及各个观察数据对它的影响。最后给出了应用实例。     

微分超声心动图的取得与B超光流场

应用微机技术和数字电子技术获得心血管动态新信息一微分超声心动图，并将其联系到超声截面图像光流场的研究中。介绍了应用轮廓聚类中心匹配技术得到心脏Ｂ超轮廓光流场的实验结果。