微机变压器差动保护的算法

介绍了在微机变压器差动保护中采样信号的几计算方法     

给排水系统图实时窗口的CAD开发技术

将多窗口技术应用于给排水CAD软件包中 ,在主窗口进行管线平面布置 ,在副窗口实时形成其系统图 ,这样可以提高软件的容错性和设计效率。本文详细讨论了多窗口CAD系统的实现技术。     

一种基于信息熵建立决策树的算法

信息论给出了信息的数学本质,提出了用热力学中的熵来度量信息量的大小。分类是一个重要的数据挖掘问题,在训练数据集上建立分类树的关键是如何选择决策树每一个内部结点的测试属性。传统的决策树建立算法利用信息论中熵的概念选择属性,具有偏向于取值较多属性的缺点。本文分析了信息论中有关熵的一些基本概念和含义,讨论了它们在挖掘分类树中的应用,利用互信息设计了一个建立分类树的算法,克服了传统算法的缺点。     

数据流分类技术研究综述*

数据流高速、连续无限和动态的特性使得传统的数据分析和挖掘技术无效或需要改进。以数据流分类为重点,分析了数据流分类中的一些关键问题,综述了典型的数据流分类技术;针对现有方法的不足,给出了应用主动学习和半监督学习的新思路。     

显著性物体检测研究综述：方法、应用和趋势

显著性物体检测旨在快速定位图像中的显著性目标,可用于目标检测和识别、关键点定位、视觉跟踪、语义分割等计算机视觉任务中。为梳理显著性检测研究的发展脉络,从方法、应用领域和研究方向等方面分析显著性检测的研究现状和发展趋势。首先,阐述了显著性检测与相关研究的区别和联系;然后,分析了目前主流的显著性物体检测算法的流程、创新点、性能和适用性;接下来,介绍了显著性检测领域数据集的发展和演化;最后,展望了显著性检测研究的发展趋势并总结了显著性检测的主要应用领域。     

基于半监督学习的数据流分类方法

在数据流上建立有效的分类模型具有许多应用.流数据的动态性给业界提出了两个关键问题:如何监测数据流的变化;一旦发生显著变化,如何高效地组织足够的训练数据,调整无效的模型.提出了一个基于半监督学习的分类算法,较好地解决了这些问题.设计了一种识别显著变化的可靠方法;提出了一个基于naive Bayes的EM算法,利用较少的类标数据来扩大训练数据集,从而极大地降低类标数据的需求量.基于新的训练数据可以构建一个有效的分类器.实验结果证明了算法的优势.     

基于主题相似度改进的PageRank算法研究

用户通过检索平台能获得大量信息,但搜索结果往往会出现主题漂移、偏重旧网页的现象,不能满足用户实际需求.为改善这种现象,提出了一种改进的PageRank算法.该算法采用BM25相似度算法对主题相似度进行计算,根据相似度评分来赋予不同的影响权重,可以提相似度高的网页的排名;利用网页在搜索引擎周期内被搜索到的次数来表示网页存...