基于SVM的特征加权KNN算法

作为一种非参数的分类算法,K＿近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题———样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,featureweightedKNN)。实验表明,在一定的条件下,FWKNN能够极大地提高分类准确率。

污水处理厂工艺优化与能源消耗降低策略研究

随着工业化和城市化的快速发展,污水处理成为环境保护中不可或缺的一环。然而,传统的污水处理厂常面临能源消耗高和处理效率低的问题。本研究主要探讨污水处理厂的工艺优化和能源消耗降低策略。通过对不同处理工艺的比较分析,提出了一种综合应用生物处理和先进氧化工艺的新方法,不仅能有效提高污水处理效率,还能显著降低能源消耗。此外,研究还介绍了利用可再生能源和智能管理系统进行能源管理的策略。通过实验和模拟结果证明,这些优化策略可减少能源消耗 20%-30%,同时保持或提高处理效果。

用遗传算法解决智能体协商问题

遗传算法是一种全局优化的非数值计算方法，适用于求解大规模离散化问题。文章将遗传算法应用于智能体的协商中，希望可以快速、高效地找出协商策略。

GA-Diff:一种快速XML文档变化检测算法

XML文档的变化检测可以广泛应用于构建XML数据仓库中的数据存储、文档模式提取以及增量查询等方面。随着被检测的数据规模的增加,对检测算法的效率也提出了更高的要求。利用遗传算法(GA),论文提出了一种新的XML文档的变化检测方法GA-Diff,针对XML文档树给出了树编辑距离的定义、实现算法并验证了该算法的效率。

产业用经编间隔织物编织技术研讨

本文对经编间隔织物的结构及其编织工艺作了分析和研究。

基于KFST特征提取的KNN算法

提出了基于KFST(核Foley-Sammon变换)特征提取的KNN算法(KNNKFST):首先利用KFST来提取特征,然后在按照特征被提取的先后关系赋权重,再利用KNN算法进行分类.实验表明,KNNKFST能够在大多数情况下极大地提高分类准确率.

经编氨纶泳衣织物弹性测试指标及试验参数值的确定

本文确定了适合经编氨纶泳衣织物的7项弹性测试指标,包括试样伸长40％时的负荷值、试样伸长80％时的负荷值、定负荷弹性伸长率、定负荷瞬时变形率、定伸长弹性回复率、定伸长瞬时残留变形率、定伸长延缓残留变形率。就影响弹性织物延伸性的诸参数进行了实验,并得出了最佳试验参数值。

核Foley-Sammon变换

在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,可以在特征空间中有效计算FST.特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取.试验表明,KFST比FST具有更好的特征提取能力.

氨纶的弹性机理及其在纬编中的应用

从氨纶的内部结构论述了氨纶的弹性机理，根据其特性开发出几种用于服装面料的氨纶弹力纬编针织物，并就氨纶丝夹入组织的方式、氨纶在编织中的垫纱等问题进行了分析和讨论。

锦氨交织经平绒弹性织物氨纶用量与织物弹性关系的研讨

通过对几种不同氨纶含量的锦氨交织经平绒弹性织物的弹性伸长率和弹性回复率的测试 ,分析了氨纶用量与织物弹性的关系 ,用数理统计方法求出相应的回归方程 ,计算出在最佳弹性状态下氨纶用量的理论值为 2 0 .4 2 %。为降低成本 ,在满足弹性的要求下 ,氨纶用量可控制在 18%左右 ,以此来指导实际生产。

《概率论与数理统计》教学改革探索与研究

计算机类专业中,《概率论与数理统计》课程是重要的专业基础课程。通过分析目前课程的教学现状,从课程内容选择、案例教学的引入、实验教学的设计以及考核方式的改变等四个方面开展课程改革,是提高教学效果的良好途径。

利用长延展线形成经编弹力丝绒织物的设计

在不带毛圈梳的普通高速经编机上,利用前梳作较长的针背垫纱运动,使织物表面产生较长的延展线,在整理时将长延展线割断,即可形成经编丝绒织物。文中介绍了平纹弹力丝绒、条纹弹力丝绒和花式弹力丝绒的编织工艺。

《离散数学》教学改革探讨

《离散数学》是计算机学科的一门重要的基础课程,该课程理论性强,非常抽象。为完成该课程的培养学生抽象思维能力以及提高学生动手能力的基本要求,为后续课程打好坚实的基础,教师有必要改善教学方法,例如让学生认识离散数学的重要性,在教学过程中进行实例教学和实验教学。

基于多层自动编码机的Fisher判别分析

在常见的特征提取方法中,Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)只能提取线性特征,基于核的方法具有提取非线性特征的能力,但对核函数类型及其参数十分敏感.文中研究如何有效提取数据特征,提出了一种基于多层自动编码机(Stacked Auto Encoders,SAE)和Fisher标准的特征提取算法,该算法所使用的深度学习网络模型在训练过程中结合无监督特征提取SAE以及有监督的特征提取FDA.通过与多层自动编码机、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)等模型提取的特征进行对比,在数据集Pendigits、mnist、ORL和AR上利用支持向量机对数据特征进行分类,结果表明:基于SAE的Fisher变换(FDA-SAE)在减少分类时间的同时还提高了分类结果准确率,特别是在小数据集AR上,当样本特征较少时效果非常明显.

基于分层思想的XML文档变化检测算法—DL-Diff

XML 文档的变化检测可以广泛应用于构建 XML 数据仓库中的数据存储、文档模式提取以及增量查询等方面。随着被检测的数据规模的增加,对检测算法的效率也提出了更高的要求。本文利用分层的思想,提出了一种新的XML 文档的变化检测方法 DL-Diff。

氨纶经平绒弹性织物最佳氨纶用量的确定

通过对锦纶／氨纶交织经平绒弹性织物的弹性伸长率及弹性回复率的测试，求出相应的回归直线方程，计算出最佳弹性状态下氨纶用量的理论值为２０％ ．为降低成本，在满足弹性的要求下，氨纶的用量为１８％ ，以此指导实际生产．

经编弹力丝绒花纹编织的实验分析

本文设计了若干种具有不同组织、不同穿经规律的经编弹力丝绒织物，并分别上机试织。通过实验和分析，得出了利用长延展线割绒的丝绒织物在编织中花纹产生的原理和一般规律。本文得出的结论，可为这类产品的花纹设计提供有益的依据。

利用长延展线形成经编弹力丝绒的设计

在采用普通高速经编机编织时．对利用长延展线的平纹弹力丝绒、条纹弹力丝绒和花式弹力丝绒设计方法进行了分析和讨论，并对这类丝绒产品的编织工艺进行了设计。

台车自停装置控制器的设计

提出了采用光电跟踪剖幅工艺的针织抽针汗布若在台车上编织必须加装一个控制器以控制自停装置工作的见解，论述了该控制器的设计原理和设计方法，并对设计中机构的自锁问题进行了分析和讨论。设计的装置经试验行之有效，有利于在台车上开发新产品。

氨纶纬编弹力针织物的编织工艺设计及染整工艺探讨

众所周知,氨纶纤维具有极高的弹性和延伸性,是生产优质弹性织物的纺织原料.目前市场上已出现了许多氨纶针织制品,但大多用于内衣及服饰辅料.我们开发了几种用于针织外衣和时装主料的氨纶纬编产品,经过设计和试织,取得了成功,且深受客户欢迎,目前已正式投入批量生产.