因子分析降维对分类性能的影响研究

考虑因子数据的数据特征,采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法,对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究.实验结果表明:因子分析中的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)统计值和变量共同度与分类性能紧密相关,当KMO统计值大于0.8,并且只有很少属性的变量共同度值小于80%时,采用因子分析作为分类之前的降维是适宜的.     

基于邻域粗糙集和距离判别的信用风险评级

针对信用风险评级过程中数据的高维性和各属性数据存在量纲差异性的问题,提出了一种基于邻域粗糙集和距离判别的信用风险评级方法。邻域粗糙集是一种常用的降维方法,与传统的降维方法相比有严格的数学推导,对数值型属性和类别型属性可作分别处理。数值型属性在距离判别时容易受到数据量纲的影响,采用马氏距离可以消除数据量纲差异对分类造成的影响。因此以待测样本与各类训练总体之间的马氏距离的大小作为判据对待测样本进行分类。对现实数据进行实验,各类和总体的数据准确率表明该方法是一种有效的评级方法。     

对带有有序分类变量的统计模型的贝叶斯分析

针对带有有序分类变量的非线性再生散度因子分析模型建立起了一套贝叶斯方法,在计算过程中,采用了结合Gibbs抽样和M—H算法的混合MCMC算法来产生阀值,结构参数和潜在变量的联合贝叶斯估计,此外,还建立起了评估模型合理性的拟合优度统计量,贝叶斯方法的具体应用通过数据模拟加以说明．     

基于GA与BP神经网络的网络入侵检测组合模型研究

针对入侵检测系统产生的高维数据的处理问题,提出基于GA与BP神经网络的入侵检测组合模型进行特征选择。为了优化入侵检测分类算法,利用遗传算法适合复杂系统优化的特点,去除入侵检测数据多维特征属性中的冗余部分,将入侵检测数据特征属性对应到染色体,BP神经网络的分类准确率作为种群个体的适应度值,通过遗传算法的全局搜索能力,找出对分类算法最有影响的特征属性组合,从而达到降维的目的。采用KDD99数据集进行分析,实验表明,经过组合算法特征选择的数据能在分类正确率、运算时间、运算稳定性等方面取得更优的效果。     

基于LS-SVM与模糊补准则的特征选择方法

针对传统特征选择算法采用单一度量的方式难以兼顾泛化性能和降维性能的不足,提出新的特征选择算法(least squares support vector machines and fuzzy supplementary criterion, LS-SVM-FSC)。通过核化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)对每个特征的样本进行分类,使用新的模糊隶属度函数获得每个样本对其所属类的模糊隶属度,使用模糊补准则选择具有最小冗余最大相关的特征子集。试验表明:与其他10个特征选择方法与7个隶属度决定方法相比,所提算法在9个数据集上都具有很高的分类准确率和很强的降维性能,且在高维数据集中的学习速度依然很快。     

基于偏最小二乘降维的分类模型比较

在众多数据降维方法中,偏最小二乘降维方法是一种非常有效的数据降维模型,并被广泛应用于生物基因数据分析等领域。但基于偏最小二乘降维的分类模型的选择问题,往往为以往的研究工作所忽视,研究者基本是根据自身喜好选择不同的分类模型。针对这一问题,本文通过大量的实验,对多种不同分类模型在生物基因芯片数据集上的性能进行了比较和分析。通过t检验,发现人工神经网络、逻辑斯特判别、线性支持向量机是3种在偏最小二乘降维上性能较好的的分类模型。     

犯罪嫌疑人脸部识别中的数据降维和模式分类方法研究

比较了犯罪嫌疑人脸部识别中常用的数据降维和模式分类方法.数据降维方法包括主分量分析和线性判别分析等子空间降维方法,模式分类方法包括近邻法和支持向量机等分类方法,并基于ORL人脸数据库进行了仿真实验,同时比较了各算法在该数据集上的性能.结果表明,主分量分析和改进的线性判别分析算法性能相差不大,后者的性能比经典的线性判别分析好很多;支持向量机的性能比最近邻好,采用不同核的支持向量机之间的性能相差不大.     

基于因子分析和DEA的高职院校效率评价——以福建省为例

运用因子分析的降维整合功能对高职教育的投入和产出指标分别进行降维处理以消除这些指标之间的强线性关系,得到新的投入产出指标体系。在该指标体系基础上进行数据包络分析(DEA)计算,结果显示,因子分析处理前后的DEA效率值和效率排行都出现了明显区别,该方法为高职院校效率评价的指标体系构建提供了重要借鉴。     

数据库信息分类中贝叶斯网络模型的应用

数据库信息分类中，朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法，但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系，影响了它的分类性能．而一般贝叶斯网络模型则由于能表达属性变量之间的依赖关系而越来越受到人们的重视，但一般贝叶斯网络分类模型结构的学习算法是一个NP完全问题．本研究在一种简化的贝叶斯网络分类模型的基础上，利用其多项式时间复杂度的结构学习算法，将其应用于数据库信息分类，实现了学习效率和分类精度的一种折衷．实验结果表明，这种分类方法有着比较高的数据库信息文本检索性能。     

公司商业文案的分类判别研究

传统的判别分析方法只适用于维数较低的情况,当样本数据为高维和超高维时,需要先对数据进行变量的特征筛选,再利用传统方法进行判别分类.使用R软件,利用M-V方法对巴西某公司所有的9类文案进行降维,找出分类标准,并对未来不同文案的分类进行预测.最终确定逐步判别法对降维后的文案分类效果好,预测效果也不错.     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

高速公路沥青路面水损坏早期破坏成因

水损坏是目前我国高速公路清青路面的一种常见破坏形式，通过从规范，施工，设计三方面分析，认为我国的高等级沥青路面结构层厚度与沥青混合料集料尺寸不匹配，结构层厚度稍薄，集料尺寸显得偏大，易使混合料产生离析；施工中对压实度的控制认识不足，和现行规范中对压实度的控制标准不足以准确反映沥青混凝土的空隙率大小；同时设计时没有考虑好结构层的内部排水，使得沥青路面的防水排水能力不足，渗入水聚集在基层顶部，这些是使沥青路面产生水损坏的主要原因。