鲁棒LSSVR的模拟电路性能在线评价策略

针对模拟电路性能的在线评价问题,既要考虑运算速度又要考虑评价的可靠性.而现场数据的采集常包含有错值,对于错值正确的处理直接关乎到评价结果的可靠性.运用标准支持向量回归机(LSSVR),结合鲁棒学习的优越性,设计修正双核径向基核函数(MDRBF)在线调节核宽度保证支持向量数目确定的精确性,利用改进的鲁棒学习算法处理包含错值的数据集,在线完成模拟电路输出预测与实际输出对比,获取预测误差.该方法利用鲁棒学习算法更新LSSVR权值来处理错值,同时应用增量、减量交互的学习方法兼顾历史数据,控制存储数据总量,完成鲁棒LSSVR (RLSSVR)模型的在线更新.实验以高校模拟电路实验为依托,采用近两年内由精密仪器设备测评所得的小功率放大器的8项技术指标构建训练集,进行RLSSVR在线评价.实验表明,所提出的方法能有效处理错值所带来的回归偏差,性能优于传统LSSVR法、ε-SVR法及WLSSVR法,与精密仪器性能评价结果较为接近,且有较优的运算速度,适于在线推广.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

实现兼类样本增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于二元模糊匹配的编程题智能评分方法

针对传统编程题自动评分方法不能准确衡量学生程序与参考答案之间的接近程度等问题,提出了一种基于二元模糊匹配的编程题智能评分方法。第一元为结构匹配,检测学生程序在变量声明、数据输入、函数调用、控制结构等方面与参考答案的相似程度,目的是快速判断学生程序中是否存在关键的采分点。第二元为词语匹配,首先进行词频统计,以确定每个词的权重。然后,分别构造学生程序与参考答案的向量空间模型,并计算两者的余弦相似度,来作为评判词语相似的依据。最终的分数由结构相似度和词语相似度的加权分数计算得出。由于该二元匹配方法不关心程序中结构/词语的先后顺序和是否为精确表达,因此被称为是模糊的。仿真实验表明,该方法具有不错的评分准确性,尽管与人工评分相比还存在一定的差距,但当试题规模较大时,可以作为人工评分的替代手段。     

一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法

针对当前信息检索系统中存在查全率低和查准率低的问题,提出了一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法.该方法结合语义来实现用户检索的查询扩展,并使用文本分类技术辅助检索.实验结果表明,该方法相对传统方法可以提高查全率和查准率,具有较好的查询性能.     

一种新的兼类文本分类方法

提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。     

基于句子相似度的论文抄袭检测模型研究

提出一种基于句子相似度的论文抄袭检测模型。利用局部词频指纹算法对大规模文档进行快速检测,找出疑似抄袭文档。根据最长有序公共子序列算法计算句子间的相似度,并标注抄袭细节,给出抄袭依据。在标准中文数据集SOGOU-T上进行的实验表明,该模型具有较强的局部信息挖掘能力,在一定程度上克服了现有的论文抄袭检测算法精度不高的缺点。     

基于最大间隔最小体积超球支持向量机的多主题分类算法

针对多主题分类,结合最大间隔最小体积超球支持向量机和模糊理论,提出一种多主题最大间隔最小体积超球支持向量机来实现多主题分类.该算法首先基于最大间隔最小体积超球支持向量机,采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度向量,再依据隶属度向量判定该待分类样本所属类别.实验结果表明,该算法具有较好的准确率、召回率、F1值.     

应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究

在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率。     

反向学习全局和声搜索算法

提出一种反向学习全局和声搜索(OLGHS)算法.基于反向学习技术初始化和声记忆库,提高初始和声向量的质量;通过当前最差和声向当前最优和声学习进化,提高算法的全局搜索性能;通过其他和声向量之间不断回溯交互的随机学习策略,提高算法局部搜索性能;用由两种不同学习策略随机交叉动态产生的新和声与反向和声二者较优的个体更新和声记忆库,提高算法的搜索性能.将OLGHS算法与其他启发式优化算法以及目前文献中较优的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明OLGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.