自动文本分类技术研究

随着万维网的发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。在阐述了文本分类算法的研究现状,分析了朴素贝叶斯(Na ve Bayes)、kNN和支持向量机(SVM)经典文本分类算法之后,提出了应用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法来实现文本分类。对使用用最小二乘支持向量机和一般支持向量机的文本分类结果进行了比较,并得出了结论:使用最小二乘支持向量机进行文本分类缩短了文本分类的时间,并保证了一定的召回率和准确率。

航空电子系统中FC网络的仿真和延迟估计

对采用单交换机光纤通道(FC)网络的航空电子系统进行了描述,建立了网络的排队模型。根据M/G/1模型对FC网络的队列长度、服务时间等参数进行了分析和估计。在OPNET平台下对4种周边节点数不同的FC网络进行了仿真;通过仿真分析了FC网络端到端延迟和网络节点数关系,并对评估的数学模型进行了修正;研究了网络中的延迟"抖动"情况,并分析了4种FC网络各自达到延迟稳定值的时间。

一种基于线性微粒群算法的支持向量机

本文论述了如何用线性微粒群算法对支持向量机进行训练并实现机器学习的过程。思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行了修改,从而实现了搜索的过程。同时,描述了用线性微粒群算法训练支持向量机的实现过程。

基于多Agent的远程教育系统研究

远程教育作为伴随着计算机技术、网络技术和多媒体技术的发展而兴起的全新的教学方式日益普及,然而随着高新技术的发展,传统的远程教育方式已无法满足需要,因此研究具有智能的远程教育系统将是一个趋势。通过对传统远程教育方式的分析,指出其不足之处,并在此基础上将Agent技术引入远程教育系统中,提出了一种基于多Agent的智能型远程教育系统框架。