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.     

基于多类别信息量的模糊Petri网故障推理策略

针对模糊Petri网推理模型膨胀、推理过程繁琐的问题,研究基于信息论方法的推理过程简化策略;利用自信息和熵函数的概念,提出了一种多类别故障特征信息量准则,给出了多类别故障特征信息量的具体计算方法;制定系统的故障推理策略时,首先选择故障信息量最大的故障特征进行测试,然后依据故障特征的测试顺序建立模糊Petri网模型,最后根据模糊Petri网模型进行故障推理;结论证明,该方法能够有效地进行故障推理,实现系统故障的动态和快速搜索。     

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．     

多组分新型功能纱线的研制与开发

就如何利用多种纤维的合理搭配、纺制功能纱线的工艺和生产进行了探讨和开发。