基于免疫克隆算法的容量受限工厂选址问题研究

容量受限的工厂选址问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆的容量受限工厂选址算法,该算法采用不同于一般免疫克隆算法的编码、抗体产生、克隆选择、体细胞高频变异、克隆抑制、抗体循环补充策略。实验结果表明,免疫克隆算法在解决容量受限的工厂选址问题上,能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。     

基于多分类器的金融领域多元关系信息抽取算法

为深入分析金融领域文本信息给投资决策提供支持,研究了从中文文本中识别收购类事件描述句及抽取事件角色(即识别关系及关系的元)相关问题.在事件句的识别上,提出了基于SVM的有监督算法.对于关系识别及关系元的抽取,针对多元关系的特点,分别设计了单分类器的算法和多分类器的算法,单分类器的算法由一个分类器负责识别多元关系的所有角...     

基于显露模式的出生缺陷判别算法

出生缺陷是目前世界各国关注的公共卫生问题,采用数据挖掘技术提高出生缺陷的诊断水平是当前数字医学的热点研究方向。为此,提出了适合出生缺陷特征提取的两种显露模式：有缺陷相比于无缺陷的显露模式和无缺陷相比于有缺陷的显露模式。将新模式与决策树C4.5算法结合,实现了基于显露模式的出生缺陷判别(BDD-EP)算法。实验结果表明BDD-EP算法判别准确率高达90.1%,判别正常类的F度量值为93.9%,判别缺陷类的F度量值为74.1%,均高于其他几种著名的分类算法的判别效果。     

基于贝叶斯方法的中医“症-证”分析

中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究,对古方的主治症状进行规范,挖掘“症-证”之间的关系,从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系,提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明,基于贝叶斯方法正确率达到65.76%,高于KNN的62.50%。     

基于SimRank的中药“效-效”相似关系挖掘

中药“效-效”关联分析是中医药研究中最基本也是最重要的问题,对药效判断具有重要意义。该文旨在利用数据挖掘技术,从中药方剂数据中自动挖掘“效-效”相似关系,自动归纳不同药效之间的相似度,提出了基于SimRank方法的“效-效”相似关系挖掘算法。中医专家对算法输出结果的大量验证表明,该算法具有较高的正确率,其中“优良”和“合理”共占70.568%。     

机械深孔钻井法在长调水电站接地工程中的应用

山区水电站厂房在硬度高、导电能力差、开挖困难、地下层地理环境复杂争情况下,采用常规接地具有难度大、造价高的问题,机械深孔钻井法有效解决了这一难题,并在长调水电站接地工程中成功应用.     

达连河堤防工程经济评价分析

达连河煤矿是一座大型的现代化露天煤矿,堤防保护着哈依煤气工程的原料煤和燃料煤生产基地及煤气生产基地,防洪工程产生的经济效益包括直接经济效益、间接经济效益和社会环境效益.     

国土防护建设堤防工程的规划设计研究

要使国境岸线稳定和防止国土大片流失,有利于边境人民和社会经济发展,必须进行国境边界岸线整治性防护建设,修建边境江河湖泊水域边界的堤防工程。     

基于本体翻译的领域本体自动构建

手工构建本体是一项既费时又费力的工作,为解决此项工作的瓶颈问题,本体自动构建成为当前的一个研究热点和重点。考虑到不同语言描述的本体在本质上是相同的,只是表层的表示符号不同,提出了一种基于本体翻译的领域本体自动构建算法,该算法针对已存在本体中概念标签的不同情况,分别采用不同的统计指标来筛选标签的目标语翻译。通过将一个英文金融本体翻译成中文对算法进行了实验验证,说明了算法的有效性。