基于元信息和本体论的知识融合算法

结合元信息和本体论的特点,针对目前知识融合中存在的效率问题,提出了基于元知识描述和本体库表示的知识融合系统·元知识的抽取简化了知识转换的过程,基于本体库的遗传融合算法在知识内涵的层次上构建了新的解知识空间,并对解知识空间的结构演化进行了分析·建立了系统评估和参数校正的自适应机制,详细地描述了该系统层次结构及各组成模块的工作原理和实现方法·实例分析的结果说明了系统实现的可行性和有效性·

知识融合中的反馈评估和参数校正的机制

提出了一种在知识融合框架结构中建立根据应用结果进行反馈评估和参数校正的机制.相关的知识资源对象和应用需求描述通过本体论方法被表示为知识空间中的对象节点;根据知识融合的特点建立了知识对象的评价参数体系,提出了基于反馈和参数校正机制的自适应模块;分析了该模块与其他模块之间的层次关系,仿真实验说明了该机制的合理性.

基于可变搜索区域的自适应学习粒子群优化算法的形状误差检测

针对粒子群算法在解决非线性类的误差评定中遇到收敛慢,易陷入局部最优的问题,且一般所提出的形状误差计算方法均针对特定模型的误差计算,通过对速度和搜索范围的相对调整,提出一种基于可变搜索区域的自适应粒子群优化算法.并将其用于球体、圆柱、圆锥的误差评定.对三类误差评定模型算法框架进行了统一描述,并给出各改进策略的实现要点.对比实验的计算结果表明,该方法对上述三类误差评定问题均有较好效果,在解决类似非线性优化问题时,其计算精度优于其他同类算法.

基于样本相关度和SOM的改进型Wang-Mendel算法

Wang-Mendel算法是生成模糊规则库的经典算法.处理过程中,当样本数据存在噪声时,该算法易提取出可信度较低的规则;当样本数据规模增大时,算法效率易快速下降.针对这两个问题,引入样本间协调关系可提高结果的准确性,改善逼近性能.利用SOM算法对样本预处理可有效去噪,且其对样本分布的自适应学习能力可在一定程度上减小样本规模.基于样本相关度和SOM算法,文中提出一种Wang-Mendel模糊规则提取算法,函数逼近和列车控制系统的仿真实验结果表明其具有较好的完备性、鲁棒性和效率.

Web前端性能优化方案与实践

针对Web前端性能低下的问题,通过分析归纳Web中从后端到前端的B/S架构原理、浏览器缓存、浏览器的加载方式、服务器关于HTTP相关的配置等过程中一些影响前端性能优化的因素,系统地提出一个旨在提高网页加载速度、呈现速度和用户体验,整体性、通用性强的完整Web前端性能优化解决方案。该解决方案包括服务器端优化、HTML优化、Java Script优化、CSS优化、图片优化等内容。并在HTTP代理工具Fiddler搭建的512 KB慢网速下通过Speed Tracer监测UI Thread,寻找基于HTML5技术的Web移动电子商务项目"指尖点餐系统"的点餐页面前端性能中的瓶颈,根据所提出的Web前端性能优化解决方案对其进行优化实践。优化前后的Timeline以及UI Thread对比分析表明,优化后加载时间降低了82%,页面渲染降低了32%,脚本执行减少了79%。

利用主成分分析的模态参数识别

针对运行模态分析和独立成分分析技术不完善、可能会识别出虚假模态等缺点,提出一种新的利用主成分分析进行模态参数识别的方法。基本思想是找出模态振型与线性混叠矩阵之间及各阶模态响应与主成分之间的对应关系,并将模态参数识别问题转化为结构响应数据的主成分分解问题。不同状态下梁的仿真结果表明,仅以系统结构的时域响应数据为对象,利用含观测噪声基于主元抽取的主成分分析算法,就可以识别响应中占主要贡献的各阶模态振型和固有频率,且适用于不同边界条件、载荷类型及加载位置,对高斯测量噪声也不敏感,可应用于独立模态控制方法中被控系统的辨识与建模、最优控制点选择、作动器安装位置和控制频率确定以及减振效果预估。

最大熵法在可靠度计算中的应用

在可靠度计算中,任意对立随机变量往往为不同概率分布,不利于可靠度计算。通常采用正态转换法将其转换成具有统一形式的正态分布,以便进行可靠度计算。但是,正态转换并不能保证原有随机变量概率分布特性,从而一定程度上造成可靠度计算误差。针对上述问题,本文提出在可靠度计算中利用最大熵法将任意随机变量概率密度函数转换成近似精度更高且具有统一标准形式的最大熵概率密度函数(MEPDF),然后提出对应的一阶可靠度计算方法进行可靠度求解,最后通过实例分析证明该方法的有效性。

基于云模型的自学习进化算法

结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法.最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题.

多源未知载荷下主元回归的多点振动响应预测

为解决线性时不变系统在不相关多源未知载荷激励下的多点频域振动响应预测问题,对该问题进行了形式化描述并建立了数学模型。从训练集、问题的输入、问题的输出等方面比较了其与不相关多源载荷激励已知下振动响应预测问题的区别,并提出一种基于主元回归的不相关多源未知载荷条件下的线性时不变系统频域振动响应预测方法。通过声振联合激励的圆柱壳结构的多点振动响应预测实验表明,采用主元回归方法的3db误差和均方根误差明显低于多元一次线性回归方法。

基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘

针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖掘。分别对模糊划分方法和多变异粒子群优化算法的相关参数及框架等进行说明。在多组实验中进行比较分析,结果表明了该方法的准确性和有效性。

基于随机森林的中医数据可视化研究

中医诊疗研究引入机器学习方法存在交互性差和特征值离散性两大缺陷。引入基于随机森林(Random Forest,RF)的可视化技术,对原始数据进行基于RF的特征变换,使样本在新特征空间的类可分性增强;采用主坐标分析法对变换后的数据进行降维,将高维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;在低维空间里采用散点图和平行坐标图对数据进行可视化。在中医慢性胃炎数据集上的实验结果表明,通过RF处理后,各类数据聚集在不同的区域空间中,呈现良好的可分性。这些图形图像视觉信息能帮助用户准确理解数据集的分布规律以及隐含的发展趋势,进而深入探讨这些信息蕴含的中医学意义。

提高“数据结构”课程教学效果的方法初探

"数据结构"作为计算机学科的一门核心基础课程,提高教学质量尤为重要。本文在如何提高数据结构课程教学效果,如何激发学生学习兴趣等方面作了一些研究,就教学方式、教学方法、实验教学和网上互动等方面的改革提出了一些探索性的方法。

公平席位分配问题在遗传选择操作中的应用

选择是遗传算法的三大基本操作之一,适应度比例选择是遗传算法最常用的选择方法。首先比较其与公平席位分配问题的相同点,将其转换为公平席位分配问题;其次,为了克服经典适应度比例选择实现方法、即轮盘赌方法稳定性和可靠性差、随机性高的缺点,提出了改进轮盘赌、比例加惯例法、Q值法、d’Hondt法等,并将这些新方法与传统的轮盘赌方法在公平席位分配原则上进行理论上的比较评价。最后,在立方体、Schaffer、Powell奇异等标准数值测试函数上的实验结果表明,新引入的比例加惯例法和d’Hondt法选择操作比传统的轮盘赌方法稳定性高,有效提高了遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度,能够用更低的计算代价获得更佳的优化效果,其中比例加惯例法和d’Hondt法最为突出。

以数据结构为核心的计算机学科专业课程群建设方法

数据结构是大学本科计算机学科的专业基础课,与相关前导、后继课程在教学内容、教学模式、教学方法等多方面具有深厚的学缘关系.针对该特点,提出了以数据结构作为核心建立课程群,结合该课程群教学特点培养学生计算机专业综合素质的方法,并通过数据结构与相关课程内容教学实例的比较分析,说明该方法的可行性.

采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的特征来构建强分类器.

基于OELM重构极限状态函数的可靠度计算方法

针对工程可靠度计算中极限状态函数不解析、非线性、计算量大这一问题,提出基于优化极限学习机高效重构极限状态函数的可靠度计算方法.该方法确定可靠度重要影响区域,在该区域内利用优化极限学习机泛化性能好的优点,按照一定的策略高效循环重构极限状态函数,最大限度地减少极限状态函数的计算次数.基于该重构极限状态函数进行重要抽样可靠性计算.通过实例分析证明,该方法的效率极高,既减少了极限状态函数的计算次数,又能够保证可靠度的计算精度.

基于拟合的二维正态云模型

分析了现有的正向/逆向云生成器实现算法的不足之处,并在此基础上提出了基于拟合思想的正向/逆向云生成算法。通过将概念空间划分为几个子空间,然后再在各子空间上使用正向/逆向正态隶属云生成算法来拟合整个概念空间上问题的描述。在拟合过程中,子空间的划分数目是影响拟合效果的主要因素。通过一系列实验分析就子空间的划分数目给出了一个建议数目。最后,实例分析和比较结果表明了该算法的可行性和效率。

成果导向的毕业要求达成度评价方法

本文基于成果导向的教育理念,依据工程教育专业认证标准的要求提出一套切实可行、易于实施的毕业要求达成情况评价机制,给出了课程体系、毕业要求和培养目标的持续改进机制。通过近两年在华侨大学软件工程专业实施该评价机制,有效地规范了本专业的日常教学和管理工作,为本专业建设和专业认证工作积累了不少有益的经验。

基于XML的采分点匹配评分技术的研究

程序设计题自动阅卷技术是程序设计语言考试实现无纸化的重点与难点所在。文章分析了现有自动阅卷技术的特点,提出基于XML的采分点匹配技术,标准答案引入XML结构,采用正则表达式匹配的方法进行评分,具有较好的灵活性。实验结果证明该系统运行稳定,与人工评分的结果大致相符。

基于网结构分解的Petri网分散监控器设计

不可控子网的复杂结构是目前Petri网监控难题的根源,该文提出了控制规范等价的网结构分解方法,将对象网分解为多个结构简单的新网,并且将控制规范等价转换到各新网上,从而将复杂的全局控制问题分解简化为多个简单的局部控制问题,进而采用库所不变量方法设计各局部最优Petri网监控器,实现复杂问题分散控制,有效地降低了Petri网控制问题的计算复杂性.最后以一个柔性制造系统为例验证和说明了上述方法.