医疗器械标准数据库用户体验测评及提升建议

目的提升我国医疗器械标准数据库的检索效果,助推我国医疗器械数字化标准研究。方法采用数据库体验泛用性得分和平均站点索引量等多种计算方法,对国际标准化组织(ISO)、美国食品和药物管理局(FDA)、国际电工委员会(IEC)、欧洲标准化委员会(CEN)、日本独立行政法人药品和医疗器械综合机构(PMDA)、英国标准协会(BSI)、中国食品药品检定研究院(NIFDC)7个医疗器械标准数据库的各项功能的使用体验、检索效果进行评价性研究。结果7个医疗器械数据库具有各自的优势、特色与不足,从综合测评结果而言,ISO数据库在使用体验和检索效果2个方面具有综合优势。结论建议借鉴国外医疗器械数据库及其检索网站的界面友好性、检索效率、数据库界面的泛用性等先进经验,以提升我国医疗器械标准数据库的相关性能。

一种用于文本聚类的改进的K均值算法

K均值算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一。针对文本聚类所面临的维数灾难,稀疏向量以及标准K均值算法初始中心点选择的随机性等问题,提出了一种面向文本聚类的改进的K均值算法,通过运用特征选择及降维、稀疏向量筛除、基于密度及散布的初始中心点搜索等方法进行改进。实验结果表明,改进后的算法无论在聚类精度还是在稳定性等方面,都明显优于标准的K均值算法。

美欧日ITS体系结构比较分析

作为ITS的信息和功能模型 ,ITS体系结构在ITS的技术研究、产品开发、系统集成以及具体实施等方面发挥着重要的指导作用。本文从指导原则、用户服务、逻辑体系结构、物理体系结构和标准化等几个方面对美国、欧盟和日本的国家ITS体系结构及其特点进行简要介绍和比较分析 。

交通状态模式识别研究

在网络层次上进行区域交通信号控制、交通分配和路径诱导是缓解交通堵塞的有效途径之一。大量的实践经验表明 ,无论是在城市交通网络 ,还是在高速公路网络中 ,网络的状态可分为数量有限且不同类型的模式 ,并且这些模式不断重复出现。而针对不同的交通网络状态模式 ,可以通过理论分析或仿真研究等途径 ,求解用于进行区域信号控制、交通分配及路径诱导的优化控制参数及控制策略。当系统识别出网络处于某种模式时 ,就可参照事先确定的优化参数及策略进行交通控制和诱导 ,以缓解交通拥塞 ,提高交通系统的运行效率。本文基于对交通网络状态模式识别问题及其应用的重要性的认识 ,应用模式识别的理论和方法 。

基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化

特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的。近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势。为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法同步进行特征选择及SVM参数的同步优化,提出了一种PSO-SVM算法。实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及SVM参数,并取得较好的分类效果;且与文[4]所提出的GA-SVM算法相比具有特征精简幅度较大、运行效率较高等优点。

智能交通系统信息特征及亟待解决的相关问题

信息是智能交通系统中最为重要和核心的内容之一 ,正是信息的采集、加工和共享 ,实现了交通管理从简单静态管理到智能动态管理的转变 ,满足了人们对实时、动态及历史交通信息的需求 .正是基于对信息在智能交通系统中重要性的认识 ,本文从研究智能交通系统信息特征的角度出发 ,总结分析了 ITS信息的一些主要特征 ,并根据这些特征 ,提出了一些亟待解决的信息组织和处理问题 .

一种基于遗传算法的分裂式层次化聚类算法

针对聚类中自适应确定聚类个数、目标函数灵活定义及优化的近似计算等问题,综合了分裂式层次化聚类算法能根据相似度阈值自适应地确定聚类个数的特点及二进制遗传聚类算法具有较强的搜索近似最优解能力及目标函数定义灵活的特点,提出了一种基于遗传算法的分裂式层次化聚类方法。实验结果表明,该算法具有较好的聚类性能。

基于相关性分析及遗传算法的高维数据特征选择

特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择一方面可以提高分类精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题,提出了一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法,首先基于特征与类别标签的相关性分析进行特征筛选,只保留与类别标签具有较强相关性的特征,然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索,并采用感知器模型的分类错误率作为评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集,从而实现降维并提高分类精度。

一种基于信息增益及遗传算法的特征选择算法

特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择一方面可以提高分类精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题,本文提出一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法,首先基于特征之间的信息增益进行特征分组及筛选,然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索,并采用感知器模型的分类错误率作为评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集,从而实现降维并提高分类精度。

一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法

聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一。近年来，为了提高聚类质量，借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想，提出了一些基于特征赋权的聚类算法。在这些研究基础上，本文提出了一种基于密度的初始中心点选择算法，并借鉴文[1]所提出的特征赋权方法，给出了一种改进的基于特征赋权的K均值算法。实验表明该算法能较为稳定地得到较高质量的聚类结果。

一种面向信息应用的ITS体系结构

ITS体系结构是从事ITS技术研究、产品开发、系统集成和工程实施的基础 ,起着重要的指导作用。本文从信息应用的角度出发 ,提出一种便于实施信息应用和系统集成的层次化的ITS体系结构 。

基于PSO面向K近邻分类的特征权重学习算法

特征权重学习是基于特征赋权的K近邻算法需要解决的重要问题之一,传统上提出了许多启发式的学习方法。近年来,随着进化计算技术在模式识别及数据挖掘领域的广泛应用,基于进化计算的权重学习和距离学习方法也得到越来越多的重视。本研究针对基于特征赋权的K近邻算法的权重学习问题,提出了一种基于PSO进行权重学习的算法PSOKNN,通过与传统KNN、GAKNN及ReliefKNN的实验比较分析表明,该方法可有效地搜索出合适的特征权重,获得较好的分类精度并淘汰冗余或无关的特征。

一种时间序列快速分段及符号化方法

作为一类重要的复杂类型数据,时间序列已成为数据挖掘领域的热点研究对象之一。针对时间序列的挖掘通常首先需要将时间序列分段并转变为种类有限的符号序列,以利于进一步进行时间序列模式挖掘。针对当前的时间序列分段方法复杂度较大,效率不高等问题,本文提出了一种简单高效的基于拐点检测的时间序列分段方法,并且采用动态时间弯曲度量计算不等长子序列的相异度,最后运用层次化聚类算法实现子序列的分类及符号化。实验表明,本文所提出的方法切实可行,实验结果具有较为明显的物理意义。

一种基于PSO同步进行特征选择及参数优化的核K近邻分类算法

特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的.近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势.为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法进行特征选择及核K近邻分类器参数的同步优化.实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及核函数参数,并取得较好的分类效果.

基于遗传算法及聚类的基因表达数据特征选择

特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象(如基因表达数据)的特征选择,一方面可以提高分类及聚类的精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集,如发现与疾病密切相关的重要基因。针对此问题,本文提出了一种新的面向基因表达数据的特征选择方法,在特征子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在特征子集评价上采用聚类算法及聚类错误率作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的特征子集,从而实现降维并提高聚类及分类精度。

交通流时间序列分离方法

采用聚类分析方法对交通流时间序列进行分析可以发现典型的交通流变化模式。通常 可采用欧式距离及K均值算法进行时间序列聚类,但经分析发现单凭此方法还难以实现不同变化趋 势的交通流时间序列的有效分离。针对此问题,提出了将动态时间弯曲及灰色关联度引入交通流时 间序列相似性度量,且结合层次化聚类方法对交通流时间序列进一步分离的方法。通过实验研究,发 现基于灰色关联度的层次化聚类方法能较好地实现交通流时间序列的进一步有效分离。

红土贫铁矿的金属化

在还原气氛下进行了红土贫铁矿的还原焙烧实验,采用正交实验设计方法,以C/O、焙烧时间和焙烧温度为因素,在还原气氛下得到了最佳工艺条件为:C/O是0.8,还原焙烧温度1350℃,时间为25min.另外发现,在更长的还原焙烧时间或焙烧温度下,产生珠铁分离现象.为接近实际生产条件,进行了敞开氧化气氛实验,由于表面氧化的原因,金属化率仅为50%左右,通过控制球团表面气体搅动,可减轻表面氧化现象,进而提高金属化率,而通过氧化气氛下的实验结果,也证明了实际生产的可行性.

城市园林绿化养护精细化管理及其对园林景观设计的影响

园林绿化不仅美化了城市景观,还有助于改善城市生态环境,提升城市居民的生活质量。然而,传统的园林绿化养护管理方法往往难以满足当前城市园林绿化的实际需求,园林绿化养护管理的精细化越来越被提上日程。精细化管理旨在通过科学、高效和环保的方法,确保园林植物的健康生长和园林景观的长久保持。这不仅包括植物的种植、养护和管理,还包括园林景观设计的合理规划和调整。通过精细化管理,管护部门可以实现园林绿化和园林景观设计的高效协同和持续优化,为建设美丽、宜居和可持续发展的城市做出贡献。

运载火箭测试发射流程构建与评估方法

提高发射效率、缩短测试时间、优化测试流程是航天发射任务长期的要求。采用系统工程理论,在对测试发射工艺流程进行分析的基础上,构建了一套新的测试发射工艺流程;应用系统网络技术建立了流程的网络图;应用层次分析法,建立了测试发射流程评估分析模型,对流程方案进行了评估分析,初步验证了实施方案的合理性和可行性。

新一代总线技术LXI在航天测试领域的应用

介绍了新一代总线技术LXI的发展状况,通过与其他总线技术的对比,阐明了LXI具有的优势及其在航天测试领域广阔的应用前景。探讨了LXI在运载火箭测试发射控制系统中的应用,该技术的应用将进一步推进运载火箭测试系统的智能化、信息化和小型化,进而提高其整体性能。