内蒙古草原核心保护功能区的划定与分析——基于支持向量机方法

草原生态保护建设关系全面建设小康社会奋斗目标的实现,而草原保护红线又是草原生态保护建设最基本的有效途径。从介绍内蒙古草原三大生态功能和“一线三区”入手,选取内蒙古三个典型草原区域的数据作为训练样本,经过一系列的数据预处理和以支持向量机为主要方法预测出三个草原核心保护功能区的分布结果。结果证明从国家文件理论指导到运用支持向量机方法实际操作后可以取得理想的效果,但是还有待基于这三个典型草原研究结果推广至全内蒙古。     

基于文本分类的农业种植信息集成推荐方法研究

目前网络上存在着海量的农业信息,但是对于广大农民来说信息得不到有效的利用,迫切需要对信息进行集成推荐.针对网络上的农业种植方面的文本信息进行了深入研究,该系统首先利用爬虫技术自动地爬取海量农业种植信息,经清洗整理后构建数据集语料库.其次利用机器学习中KNN方法找到每个样本的k近邻对文章进行聚类,通过TF-IDF方法提取出关键词并构造词频矩阵,然后从文本中构建特征向量,进而对相似文档进行分类,最后将加权值经排序后的结果推荐给用户.该系统实现了对农业文本进行准确的自动分类以及自动提取出文章摘要,并对相似文章进行推荐展示的效果.     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。     

基于L_1范数支持向量分类机的算法扰动设计

普通向量分类机算法普遍有效率低下、算法复杂的缺点,为了进一步降低计算量,提高算法效率,提出了支持向量机算法.该算法将二次规划问题转换为线性规划问题,同时可以进行优化降次.结果显示,在数据量较大的情况下可以迅速并较为准确地处理大量数据,面对较为困难的数据处理时可以实现数据的有效分类.     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于联想一体机构建OPAC检索机的研究与实现

联想一体机以其网络同传、硬盘保护等功能,以及美观、节约空间等优势广泛应用于图书馆领域。OPAC检索机是高校图书馆面向读者的主要窗口,通过构建基于联想一体机的图书馆OPAC检索机,运用组策略管理、注册表管理以及BIOS管理等计算机技术,形成了一套完整的检索机安全配置方案,经过一学期的运行,证明了此方案是切实可行的,实现了OPAC检索机的无人值守与零维护。     

An effective estimation of distribution algorithm for parallel litho machine scheduling with reticle constraints

In order to improve the scheduling efficiency of photolithography, bottleneck process of wafer fabrications in the semiconductor industry, an effective estimation of distribution algorithm is pro-posed for scheduling problems of parallel litho machines with reticle constraints, where multiple reti-cles are available for each reticle type.First, the scheduling problem domain of parallel litho ma-chines is described with reticle constraints and mathematical programming formulations are put for-ward with the objective of minimizing total weighted completion time.Second, estimation of distribu-tion algorithm is developed with a decoding scheme specially designed to deal with the reticle con-straints.Third, an insert-based local search with the first move strategy is introduced to enhance the local exploitation ability of the algorithm.Finally, simulation experiments and analysis demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.