基于平衡策略的SMO改进算法

支持向量机是一种非常优秀的机器学习技术,求解大规模二次规划问题是训练SVM的关键。该文提出了一种改进方法,保持计算代价与优化步长之间的平衡,从而加速收敛,缩短训练时问。实验结果表明,在大数据集的情况下,该方法是十分有效的。     

一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法

针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法的初始近似参数,然后通过Expectation-M axim ization(EM)算法估计各分量概率密度分布的最大似然参数集,最后通过密度分布概率大小来确定类别的归属.与传统的k-m eans聚类算法的试验结果比较表明,该方法是有效的,并且具有较高的聚类精度,用规则集来描述聚类的结果具有可解释性和合理性.     

基于数字色彩系统的城市色彩设计

分析我国城市色彩设计的基础理论,解剖当前城市色彩设计媒介单一、色彩域狭窄、设计方法简单等现状,找出其与城市建设之间存在的差距.引入跨媒介色彩理论,提出基于数字色彩系统的城市色彩设计方法,该方法通过融合色料媒介和数字色彩媒介,承载城市文脉和色彩意象,拓展城市发展内涵,围绕计算机色彩三维模型的横截面和纵截面进行色彩设计,尝试实现色彩设计与数字城市的无缝对接,展示现代城市色彩设计中的数字色彩魅力.     

基于Nystrm低阶近似的半监督流形排序图像检索

实际图像检索过程中,用户提供的相关反馈有限,但存在大量未标记图像数据.本文在前期半监督流形图像检索工作的基础上,提出一种基于Nystr¨om低阶近似的半监督流形排序图像检索方法.通过采用半监督的流形正则化框架,将图像数据嵌入到低维流形结构中进行分类排序,以充分利用大量未标记数据,并兼顾分类误差、数据分布的几何结构以及分类函数的复杂性.针对半监督学习速度缓慢的问题,基于Nystrm低阶近似对学习过程进行加速.在较大规模的Corel图像数据集上进行了检索实验,实验结果表明该方法能获得较好的效果.     

基于核方法的Web挖掘研究

基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念．利用核主成分分析和支持向量机。提出一种通过约简文本数据维数抽取语义概念、基于语义概念进行文本分类的新方法．首先将文档映射到高维线性特征空间消除非线性特征，然后在映射空间中通过主成分分析消除变量之间的相关性，实现降维和语义概念抽取，得到文档的语义概念空间，最后在语义概念空间中采用支持向量机进行分类．通过新定义的核函数，不必显式实现到语义概念空间的映射，可在原始文档向量空间中直接实现基于语义概念的分类．利用核化的GHA方法自适应迭代求解核矩阵的特征向量和特征值，适于求解大规模的文本分类问题．试验结果表明该方法对于改进文本分类的性能具有较好的效果．     

单路径层次化网页分类算法

网页自动分类是解决互联网信息检索困难的有效方法.虽然有很多自动分类算法和系统,但是大部分此类算法注重如何将网页准确分到某个独立的类别里面,却忽略类别之间所组成的体系结构本身也具备的一些隐藏分类信息.同时,一般的分类算法每次分类都需要搜索所有的类别.针对这些缺点,提出了一种基于结构的单路径层次化网页分类算法,该分类方法利用类别之间具有树状结构这一特点,对类别中存在父子关系的类别间进行信息传递,使得每次分类只需要搜索树中一条路径而不用遍历所有树节点.实验结果证明,这种单路径搜索技术与相关的算法相比,在减少搜索节点的同时可以提高6%的准确度.     

基于不完备信息系统的Rough Set决策规则提取方法

对象信息的不完备性是从实例中归纳学习的最大障碍。针对不完备的信息，研究了基于不完备信息系统的粗糙集决策规则提取方法，利用分层递减约简算法，通过实例有效地分析和处理了含有缺省数据和不精确数据的信息系统，扩展了粗糙集的应用领域。     

一种基于数据访问流的数据库索引优化方法

提出了一种基于数据访问流进行索引优化的方法，该方法通过集成业务流程模型与数据模型，抽取了流程活动中包含的数据访问操作和流程的控制结构形成数据访问流，分析了数据访问流中数据访问操作的频度，为频繁数据访问操作所对应的数据项创建索引，达到改善数据访问性能的目的。实验结果表明，该方法提高了数据查询的速度。     

基于SOA的流程与数据集成

在企业IT系统设计与开发过程中,流程建模、数据建模和构件开发之间缺乏有效关联,严重降低了软件系统开发的效率,增加了软件开发的复杂性.本文基于面向服务的体系结构(SOA),深入研究流程组合、构件开发和数据建模之间的关联关系,提出集成业务流程与数据模型的方法.该方法通过分析流程模型与数据模型所包含的数据之间的映射关系,并捕获流程中的数据访问流,构建出平台无关的流程数据关联模型,然后根据流程数据关联模型,自动生成合适粒度的数据访问构件,并利用数据访问流所包含的全局信息优化数据访问性能.     

基于P2P的个性化Web搜索系统的设计与实现

针对中心化的Web信息搜索系统在覆盖率、及时性、个性化、可扩展性等方面存在的问题,提出了一种基于Peer-to-Peer(P2P)的可扩展、个性化的Web搜索系统PeerBridge。PeerBridge基于分布式哈希表组织大量的网络结点形成有组织的P2P覆盖网络,每个对等体作为一个主题搜索引擎,根据用户兴趣从Web中搜索特定主题相关的信息,而具有相似主题的对等体被聚集在一起形成基于主题的对等体簇,协作进行Web搜索与信息共享。并采用主题驱动的Web爬行、基于语义概念的文档分类、个性化的链接分析和基于主题划分的P2P搜索等机制来改善PeerBridge的性能。