基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。     

Positive Darwinian selection in human population: A review

This paper reviews a large number of genes under positive Darwinian selection in modern human populations, such as brain development genes, immunity genes, reproductive related genes, percep- tion receptors. The research on the evolutionary property of these genes will provide important insight into human evolution and disease mechanisms. With the increase of population genetics and com- parative genomics data, more and more evidences indicate that positive Darwinian selection plays an indispensable role in the origin and evolution of human beings. This paper will also summarize the methods to detect positive selection, analyze the interference factors faced and make suggestions for further research on positive selection.     

基于通信信号分选与识别的分布式处理机研究

针对通信信号分选与识别,提出了建立分布式处理机的方案,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采用维数压缩和线性识模器。     

基于LASSO方法的结构突变理论研究综述

结构突变是统计学、经济学、信号处理和生物信息学等学科领域中的研究热点之一.Z.Harchaoui 等提出了基于LASSO的结构突变点检测方法,是近几年结构突变问题的最新研究方法.为了在国内推行该方法,系统介绍了国外基于LASSO方法的几种变点模型中的变点检测问题,其核心是把变点检测问题转化成模型选择问题来解决,并阐述了相应的算法.最后探讨该方法在不同学科领域的应用和前景展望.     

WLAN无线定位中NLOS误差排序与抑制的研究

提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计,然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。通过仿真证明,尽可能选择不受NLOS影响的时间测量值参与Chan算法和残差加权算法,通常能以较小的计算代价取得相对理想的定位精度。并在数学理论上证明了可将Wylie方法用于NLOS误差排序,以挑选出合适的时间测量值。     

论我国电信与传媒产业边界融合的路径选择

在界定了电信业和传媒业融合边界的基础上,利用产业融合的基本理论,提出电信业和传媒业融合的路径选择。     

Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.     

性能优化的认知无线电网络安全路由选择算法

针对认知无线电网络可用频谱动态变化的特点和认知节点存在有意或无意丢包干扰问题,将跳数最少、鲁棒性强和路由安全等级高作为路由选择标准,提出了一种路由选择算法。跳数最少可简化数据传输过程;鲁棒性强可保证在可用频谱动态变化时,数据稳定传输,提高网络吞吐率;路由安全等级高可以减少由于转发节点存在的有意或无意干扰而引起的数据包丢失。给出了算法的具体实现步骤,理论分析和仿真实验表明该算法是高效和可行的。     

感知实时车流信息的VANET路由仿真研究

车用自组织网络利用车辆间通讯来提高道路交通安全和效率,路由协议的性能至关重要。提出一种感知实时车流信息的路由协议,能够不依赖于基础设施,通过挖掘和汇聚车辆位置数据,实现城市道路上的车流密度估算,并给出车流自适应路径选择方法,动态产生及维护由多条道路连成的数据包传递路径。对车辆高密度和低密度场合下的仿真表明,在网络开销没有明显增长的情况下,协议可以获得较好的性能,数据包递送率达到83%以上,平均发送延迟限制在2秒以内。     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。