时间序列的自适应误差约束分段线性表示

实际过程中采集到的时间序列数据通常是海量数据,在原时间序列数据上直接进行数据挖掘的效率通常是低下的,有时甚至不可行,因此就须将时间序列在更高的层次上进行表示。借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种自适应误差约束的分段线性表示方法,该方法在查找出时间序列特殊点的基础上,通过给定误差e进行调节,可以自动地产生拟合线段的数目。不仅可以压缩数据,去除噪声,还能得到时间序列的模式变化特征。与一般的分段线性表示相比,文中方法的拟合误差更小,适应能力更强。     

时间序列数据挖掘综述*

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势.内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可视化等方面,为研究者了解最新的时间序列数据挖掘研究动态、新技术及发展趋势提供了参考.     

基于选择性集成分类器的面部表情识别研究*

为了提高面部表情的分类识别性能,基于集成学习理论,提出了一种二次优化选择性(Quadratic Optimization Choice, QOC)集成分类模型。首先,对于9个基分类器,依据性能进行排序,选择前30%的基分类器作为集成模型的候选基分类器。其次,依据组合规则产生集成模型簇。最后,对集成模型簇进行二次优化选择,选择具有最小泛化误差的集成分类器的子集,从而确定最优集成分类模型。为了验证QOC集成分类模型的性能,选择采用最大值、最小值和均值规则的集成模型作为对比模型,实验结果表明：相对基分类器,QOC集成分类模型取得了较好的分类效果,尤其是对于识别率较差的悲伤表情类,平均识别率提升了21.11%。相对于非选择性集成模型,QOC集成分类模型识别性能也有显著提高。     

基于多特征融合的煤自燃温度深度预测模型

为了有效预防煤矿采空区煤自燃灾害,提高煤自燃灾害预测模型精度,提出了基于多特征融合的煤自燃温度深度预测模型。首先,通过自编码器网络对煤自燃数据的每一个特征进行降噪处理,增强数据的鲁棒性;其次,按时间序列顺序将降噪后的数据转成二维特征矩阵,采用滑动窗口对特征矩阵进行切片,并采用深度学习中的卷积神经网络提取特征矩阵上的有效特征,进行特征数据融合,在降噪和特征提取与融合的过程中采用差分进化算法对降噪自编码器和卷积神经网络的参数进行优化;最后,将融合后的数据输入门控循环单元神经网络进行煤自燃温度预测。实验结果表明,降噪后和特征融合后的数据在平均绝对误差上比直接采用原始数据预测误差分别降低6.55%和69.26%,均方根误差分别降低13.23%和63.49%,说明经过编码器降噪以及特征融合处理后能够有效提升煤自燃温度预测的准确度。     

基于相关性分析的瓦斯灾害选择集成预测模型

针对瓦斯灾害危险性预测中预测性能低的问题，对一种基于矿井内瓦斯浓度与环境因素相关性分析的瓦斯灾害选择集成预测方法进行了研究。首先，分析实验数据中样本属性与瓦斯浓度的相关性，并根据相关性分析结果进行属性约简得到新的数据集；其次，训练基学习器并应用优化集成前序选择方法建立选择集成回归学习模型；最后，将模型应用于瓦斯灾害预测。实验结果表明，基于相关性分析的选择集成回归学习模型对瓦斯灾害危险性的识别率比未进行相关性分析的四个基学习器平均提高了24%，比未进行相关性分析的选择集成回归学习模型提高了7.6%。     

基于MapObjects的矿井通风可视化系统

所研究的矿井通风可视化系统是在Windows平台上采用组件化程序设计方法，将地理信息系统（GIS）和矢量化的概念引进矿井通风之中，以VB6．0和地理信息系统控件－－MapObjects相结合开发的，该系统可以方便的绘制矿山常用的通风图形，并能同时处理矢量图形和栅格图形，实现了图形输入和计算结果的可视化，为矿山的日常决策提供了可靠的科学依据。     

基于深度学习的文本分类综述

随着互联网的不断发展,网络上的文本数据日益增多,如果能对这些数据进行有效分类,那么更有利于从中挖掘出有价值的信息,因此文本数据的管理和整合显得十分重要。文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作,主要应用于舆情检测及新闻文本分类等领域,目的是对文本资源进行整理和归类。基于深度学习的文本分类,在对文本数据处理中,表现出较好的分类效果。本文对用于文本分类的深度学习算法进行详细阐述,按照深度学习的不同算法进行分类,并分析各种算法的特点,最后对深度学习算法在文本分类领域的未来研究方向进行总结。     

不等权泛平均运算模型研究

泛平均运算模型是为了满足连续值逻辑中逻辑折衷的需求而提出的。鉴于现有的泛平均运算模型描述的是 一种理想的等权情况,给出了两种加权算子泛平均运算模型,提出了一种不等权泛平均运算模型及其对偶模型,并指 出加权算术平均算子、加权几何平均算子、加权调和平均算子、广义加权平均算子等都是其对偶模型的特例。最后比 较了广义加权平均运算模型和不等权泛平均运算模型的异同。     

多分类器系统的泛组合规则研究与应用

现有的多分类器系统采用固定的组合算子,适用性较差。将泛逻辑的柔性化思想引入多分类器系统中,应用泛组合运算模型建立了泛组合规则。泛组合规则采用遗传算法进行参数估计,对并行结构的多分类器系统具有良好的适用性。在时间序列数据集上的分类实验结果表明,泛组合规则的分类性能优于乘积规则、均值规则、中值规则、最大规则、最小规则、投票规则等固定组合规则。