半监督局部判别分析

针对无监督学习及有监督学习算法的缺点,提出一种半监督局部判别分析的线性降维算法。数据在没有足够的训练样本时,局部结构比全局结构更重要。算法在每一个局部区域利用有标签数据推导出数据的局部判别结构,无标签数据和有标签数据推导出数据的内在几何结构。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明该算法是有效的。     

自适应半监督边界费舍尔分析

基于图的半监督算法已经成功地应用于人脸识别中,算法不仅考虑带标签数据而且利用一致性的假设。传统的算法一致性约束是定义在原特征空间中,但是在原特征空间中定义的一致性不是最好的。提出了自适应半监督边界费舍尔分析算法,它将一致性约束定义在原特征空间和期望低维特征空间中。在CMU PIE和YALE-B数据库上进行了实验,结果表明自适应半监督边界费舍尔分析算法在人脸识别率上有显著的提高。     

基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题。由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白 质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级 结构预测算法。该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的 输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度。实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前 其他典型的预测方法。     

关于KDD的一类开放系统KDD的研究

On the basis of KDD(Knowledge Discovery based on Database),the paper proposes the general framework of the open KDD system－KDD*, discusses its theoretical foundation and realization of its key technology－double base cooperating mechanism. The result of initial illustration shows that the structure of KDD' is effective and available.     

知识发现在农业生产中的应用研究

文章通过对基于数据库的知识发现系统(KDD)的研究,提出了双库协同机制,它改变了KDD的结构、运行过程与机制,形成新的知识发现系统KDD。将该发现系统应用于农业领域,为合理地指导农业生产提供了科学的决策,因而具有重要的理论意义和实用价值。     

混沌神经网络在求解优化问题中的应用

本文运用GCM混沌神经网络对Hopfield神经网络在求解优化方面的问题进行了改进。通过混沌遍历,可使Hopfield网络在整个相空间进行搜索,从而避免网络在运行过程中陷入局部极小值。通过对一个对弈的实例进行实验,结果显示Hopfield网络的寻优特性获得了较大改进。     

基于马尔可夫逻辑网的联合推理开放信息抽取

在自然语言处理的几个子任务上,传统的方法都是分而治之,例如分词、句法分析、命名实体识别、实体关系识别等。但是,孤立地分析和处理这些子任务会丢失一些彼此之间的内在联系,而这些子任务之间的内在联系往往会对每个子任务有很大帮助。所以,有人提出用联合集成式的模型,从整体上解决这些问题。但是,这些模型都只针对特定领域内的数据进行处理,还未能对开放式的信息进行处理。因此,提出了基于马尔可夫逻辑网的联合推理模型来处理开放式信息抽取(Open IE)。经过大量的实验证明,该模型的执行效率明显高于传统的模型。同时,该模型的适应性更好。     

基于混合遗传算法的聚类模式数据挖掘方法

数据挖掘是指在数据库中发现潜在的、人们感兴趣的关系及特征。聚类的任务是根据一定的标准将数据分组。最常用的一种启发式算法是“爬山法”,这种方法可以保证获得局部最优。遗传算法是一种寻求全局最优的优化技术。本文将遗传算法同“爬山法”结合提出了一种混合遗传算法。     

Web日志挖掘数据预处理过程技术研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。本文介绍了面向Web日志的数据挖掘预处理的一般过程并给出了用户识别的算法实现。     

Web搜索结果挖掘的研究与应用

Internet上的信息是日益增加的,为了简单地获取所需要的信息和共享Internet上的信息资源,就必须要找到好的Web挖掘方法,其中基于加权统计的Web挖掘方法是一种简单的容易实现的方法。文章重点介绍了基于加权统计的Web挖掘方法和元搜索引擎,并实现智能搜索引擎,文章着重说明了基于加权统计的Web挖掘方法及算法中所使用的数据结构。