L^2DLNB：懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器

尽管朴素贝叶斯简单而且在很多数据集上效果很好，但是其属性独立性假设在现实世界中并不总是成立的，当这一假设不成立时，其结果很差。通过分析和研究，提出了一种放宽这种独立性假设的新算法——懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器L^2DLNB，该算法使用基于条件互信息的懒惰学习方法，在求不同类标的似然度时，使用不同的属性依赖关系，从而能够更准确地计算出各类标似然度。实验结果表明此算法在一些数据集上取得了更好的分类精度。     

专家系统在发动机故障诊断中的应用

本文介绍了专家系统的结构及在发动机故障诊断中的应用。该系统将多种知识表示方法及多种故障推理策略融为一体。可以在实际诊断过程中提供给用户重要的辅助诊断，同时由于增加了多媒体的技术，因而又是学习故障诊断的好帮手。     

DPAL：演绎型刺绣图案装配语言

本文描述了演绎型图案装配语言ＤＰＡＬ的设计和实现技术。ＤＰＡＬ采用类ＡＱＬ语言方式，通过代间关系算子匹配规则库中相应规则实现图元主加中图元调用与装配，生成所要求的刺绣画稿。它的使用大大提高了刺绣画稿的生产效率的花色品种。     

浅析凤凰山铜矿选矿厂节能增效的途径

对凤凰山铜矿选矿生产中电耗高的问题进行具体地分析。对近年来在节能降耗方面所做过的工作和取得的成效予以总结，并提出了节能增效的措施和途径。     

连铸机二冷区二、三段水量自动控制的设计

连铸法较模铸具有收得率高,能源消耗少,生产费用低等突出的优点。但是要使连铸机的优点充分发挥出来,除必须解决连铸本身的设计、制造、工艺等问题外,控制技术已成为连铸机能否以较高的速度、较高的效率、安全可靠地生产出优质钢坯的关键。连铸机自动控制的内容极为丰富,鉴于我厂条件,仅在二冷水自控方面作了一些探索,为以后微机控制二冷水作一些准备。     

一种基于全局协同与局部进化的遗传算法

改进了协同进化遗传算法中的协同操作,提出了一种基于全局协同与局部进化的两层框架模型和基于此模型改进的遗传算法（GCLEGA）,在高层,采用基于邻域的局部进化算法,旨在加强局部搜索,加速收敛速度,在底层,采用改进的多种群协同进化算法,旨在改善群体的多样性,克服未成熟收敛,两层之间通过提升操作关联,使全局搜索与局部搜索、全局收敛性与收敛速度有机地统一了起来。实验结果显示,GCLEGA在改善未成熟收敛和提高收敛速度两方面都具有良好的性能。     

一种基于种子填充的图像二值化方法

本文提出了一种基于种子填充的图像二值化的算法,并将此算法应用于高速公路路面破损智能识别系统中,用来去除采集图像中的检测车影。实验表明此算法能改善目标与背景的分割效果,提高高速公路路面破损识别的正确率。     

一种主动学习神经网络集成方法

分析了神经网络集成泛化误差、个体神经网络泛化误差、个体神经网络差异度之间的关系,提出了一种个体神经网络主动学习方法．个体神经网络同时交互训练,既满足了个体神经网络的精度要求,又满足了个体神经网络的差异性要求．另外,给出了一种个体神经网络选择性集成方法,对个体神经网络加入偏置量,增加了个体神经网络的可选数量,降低了神经网络集成的泛化误差．理论分析和实验结果表明,使用这种个体神经网络训练方法、个体神经网络选择性集成方法能够构建有效的神经网络集成系统．     

肺癌早期诊断系统中形态学识别的研究与实现

讨论了通过利用细胞图象中的形态学信息对肺癌细胞进行识别和检测的方法。该方法采用基于区域边界的链码方提取形态学特征,再根据形态学识别算法,对细胞自动进行分类,从而识别出图象中的肺癌细胞。     

一种基于多进化神经网络的分类方法

分类问题是目前数据挖掘和机器学习领域的重要内容.提出了一种基于多进化神经网络的分类方法CABEN(classification approach based on evolutionary neural networks).利用改进的进化策略和Levenberg-Marquardt方法对多个三层前馈神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,最后根据绝对多数投票法决定最终分类结果.实验结果表明,该方法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络方法以及贝叶斯方法和决策树方法相比,在