简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

简介：针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器（MLP）神经网络和粒子群（POS）优化的支持向量机（SVM）对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.3640%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类.

简介：软件定义网络（SDN）将数据层与控制层相分离，是一种新型网络体系架构．针对目前SDN网络还不能提供路由服务问题，设计了一种基于OpenFlow技术，使得SDN网络拥有路由转发功能的方案．依托RouteFlow平台，以内核虚拟化技术为基础，以Quagga软件为路由引擎，通过OpenFlow控制器为数据平面提供路由逻辑控制策略．实验结果表明，该方案不仅让SDN网络具有了路由转发功能，还能使系统保持较好的稳定性．

简介：在圈图上研究了两类组合优化问题．第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大，得到了线性时间算法；第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大，得到了求解该问题的多项式时间算法．

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：随着城市智能化的发展,12345民生服务热线成为广大市民表达诉求的重要渠道之一.民生服务热线所收集的数据蕴含了丰富的当地社会热点,这些文本数据往往具有长度不一、信息量大等特点,而城市诉求管理需要一种高效的分类方法来处理这些热点问题.在此首先阐述文本挖掘中的关键技术,在此基础上研究开发一个针对民生服务热线文本的民生热点挖掘系统,系统主要分为文本预处理、文本智能分类、民生热点挖掘三个功能模块,并借助可视化技术快速准确地分析出群众当前关心的热点,及时处理群众的诉求,使之有助于政府对社会民生建设的管理.

简介：由于Newman有理算子对｜x｜逼近效果较好,所以考虑利用Newman-α型有理算子对｜x｜~α进行逼近.构造Newman-α型有理算子,讨论Newman-α算子在Chebyshev结点组下逼近｜x｜~α的收敛速度,最后得到精确的逼近阶为O（1/（n~αlogn））.该结果包含了α=1时的情形.

简介：大气颗粒物污染由于其对区域环境和人体健康的影响而日益成为全球关注的焦点。相对于全颗粒物分析方法，大气单颗粒分析方法可以获得特征单颗粒的形貌、元素组成及粒子数量粒径谱等大量信息，具有采样量少、样品处理过程简单和分析速度快的特点，这使得单颗粒分析已成为表征大气颗粒物理化特征的重要手段。该方法已在源解析、颗粒物基本理化特性、颗粒物的混合状态和老化过程等方面得到应用。本文就单颗粒分析主要方法及其在颗粒物源解析等大气环境化学研究中的应用进行介绍，并对比分析不同单颗粒分析仪器的特点。

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：对吹扫捕集-气质法测定海水水质中甲苯含量的不确定度进行评定。分析不确定度的主要来源,包括测量重复性、标准溶液配制、定容体积和检测设备引入的不确定度。分别计算了各分量的不确定度,再计算出合成标准不确定度和扩展不确定度。[1]结果表明,吹扫捕集-气质法测定海水水质中甲苯含量的扩展不确定度为0.3μg/L（k=2）。

简介：作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波（anisotropicdiffusionfilter,ADF）被广泛应用于磁共振成像（magneticresonanceimage,MRI）图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比（peaksignal-to-noiseratio,PSNR）、结构相似性指数（structuralsimilarityindexmetric,SSIM）、均方差（meansquarederror,MSE）三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

简介：提出一种步态能量图（GaitEnergyImage,GEI）的Gabor小波特征与协同表示的步态识别算法.首先通过运动目标检测,二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,然后进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图.该算法将步态能量图的Gabor特征作为特征矢量,采用协同表示的方法进行步态识别.在实验阶段,通过在中科院自动化研究所CASIA步态数据库的DatasetB上进行测试,证明上述算法具有运行速度快的优点,并且对于跨视角步态识别具有一定的鲁棒性.

简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.

简介：对基因表达数据进行分类时,超限学习机（ELM）算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法（AGA）具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机（AGA-ELM）的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.

简介：车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.

简介：微分进化算法主要有三个随机参数：种群大小（NP）,缩放因子（F）,交叉因数（CR）.这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：针对常规感应加热电源对铁氧体加热时存在加热均匀性差和负载回路谐振频率漂移的问题,提出了一种全桥逆变拓扑结构的串联谐振式数字感应加热电源.基于负载串联谐振回路换流时电压和电流的相位差特性,通过PSPICE软件分析了阻性、感性和容性三种换流状态,仿真结果表明,串联谐振回路工作于弱感性状态,可以保证电路安全可靠运行;基于电磁耦合原理,对比分析了原边补偿和副边补偿两类负载匹配变压器,通过匹配负载等效电阻实现电源系统最大能效输出;采用Fuzzy-PI频率跟踪技术实现负载谐振频率实时跟踪.最后,将研制的数字感应加热电源成功地应用于铁氧体裂纹检测实验.

简介：压损是衡量气体罗茨流量计性能指标的一个重要的参数.首先介绍气体罗茨流量计这一种新型的转子型线的设计方法,然后利用多种测量压损实验装置对这种新型气体罗茨流量计的压力损失进行测量,得到了一系列的数据.通过比较,实验结果与理论值在允许误差范围,符合预期设想,从而验证了设计方法的合理性与优越性.