基于动态加权函数的集成分类算法

针对数据流集成分类如何使分类器适应不断变化的数据流,调整基分类器的权重选择合适的分类器集合的问题,提出了一种基于动态加权函数的集成分类算法。首先,提出了一种加权函数调节基分类器的权重,使用不断更新的数据块训练分类器;然后,使用一个新的权重函数对候选分类器进行一个合理的选择;最后,在基分类器中应用决策树的增量性质,实现对数据流的分类。通过大量实验发现,基于动态加权函数的集成分类算法的性能不受块的大小影响,与AUE2算法相比,叶子数平均减少了681.3、节点数平均减少了1 192.8,树的深度平均减少了4.42,同时相对地提高了准确率,降低了消耗时间。实验结果表明该算法在对数据流进行分类时不但可以保证准确率还可以节省大量的内存空间和时间。     

基于LCA的高效XML关键字检索算法

以ELCA的语义为基础,分析ELCA的诸多性质,给出ELCA结果查找算法复杂度高的原因。在其基础上提出BHFA算法,包括2种实现算法BHFA I和BHFA II。该算法计算出分布在各层的LCA,根据ELCA的性质由底向上、向左向右筛选并获取结果。实验结果表明,该算法的查询性能在绝大多数情况下优于现有算法。     

导液管负压对Ni基合金雾化效率及粉末性能的影响

研究了导液管负压(即导液管末端压力PT)对真空气雾化过程中的雾化效率(即雾化过程中每分钟雾化的金属液质量RA)以及粉末物理性能的影响。结果表明,在其他工艺参数不变的情况下,降低导液管负压,可以降低雾化效率并有效减少卫星球的黏附,提高粉末的松装密度和流动性;但导液管负压过低会使得雾化效率太小,粉末的松装密度和流动性反而变差。因此,在真空气雾化过程中,导液管负压存在一个最佳值。     

数据流频繁模式挖掘综述

一些先进应用如欺诈检测和趋势学习等带来了数据流频繁模式挖掘的发展。不同于静态数据,数据流挖掘面临着时空约束和项集组合爆炸等问题。对已有数据流频繁模式挖掘算法进行综述并对经典和最新算法进行分析。按照模式集合的完整程度进行分类,数据流中频繁模式分为全集模式和压缩模式。压缩模式主要包括闭合模式、最大模式、top-k模式以及三者的组合模式。不同之处是闭合模式是无损压缩的,而其他模式是有损压缩的。为了得到有趣的频繁模式,可以挖掘基于用户约束的模式。为了处理数据流中的新近事务,将算法分为基于窗口模型和基于衰减模型的方法。数据流中模式挖掘常见的还包含序列模式和高效用模式,对经典和最新算法进行介绍。最后给出了数据流模式挖掘的下一步工作。     

乙酰化改性蚕蛹蛋白条件的优化

采用乙酸酐对蚕蛹蛋白进行酰化改性。在进行了蛋白浓度、乙酸酐/蛋白量和反应时间对蚕蛹蛋白的乙酰化程度影响的单因素实验基础上,以乙酰化程度为评价指标,通过响应面分析法对乙酰化改性蚕蛹蛋白的条件进行了优化,并对改性后蚕蛹蛋白的溶解度进行了研究。结果表明,最佳工艺条件为:蛋白浓度6.0%、乙酸酐/蛋白量22.0%、反应时间59.8min。理论最大乙酰化程度值为83.20%,验证值为(82.82±1.49)%,说明预测模型可靠性高,可用于反应条件的优化。此外,溶解度实验结果表明,改性后的蚕蛹蛋白溶解度显著提高,比改性前提高了39.27%。     

基于.Net Remoting的文件传输技术在地质资料系统中的应用

石油企业分布较远,为实现《国家地质资料管理规定》中要求的电子文件汇交上交,需要大量光盘介质。随着网络远程传输技术的不断发展,寻找一种安全可靠的远程上传方式来解决数据的远程审查、质检和验收。本文讨论了中国石化地质资料管理系统研究过程中,远程上传功能设计的基本思路,并给出实现该思路的关键技术。     

动态数据上的高效用模式挖掘综述

高效用模式挖掘(HUPM)考虑了项的购买数量及单位利润,提供了项更详细的信息,使用户能够做出更好的经济决策.针对大多数HUPM算法都应用在与不断产生数据的现实世界不符的静态数据集上的问题,近些年不断提出了动态数据上的HUPM算法.首先,对增量数据、数据流、动态删除和动态修改数据上的HUPM算法以及融合高效用模式(高效用...     

分段加权的概念漂移检测方法

针对现有漂移检测方法无法平衡检测延迟、误报与漏报以及时空效率等问题,提出一个新的阶段转换阈值参数,在概念漂移检测中引入包含“稳定阶段-警告阶段-漂移阶段”的分段加权机制,对实例分阶段地赋予权重,并将该机制应用在双层滑动窗口中;然后基于Hoeffding不等式提出一种分段加权的概念漂移检测方法（MSDDM）。在人工数据集上,相较于FHDDM、HDDM等漂移检测方法,MSDDM能够更快地检测出突变与渐变概念漂移,同时又能保持较低的误检率与漏检率;在真实数据集上,MSDDM相较于其他方法在大部分情况下都具有最高的分类准确率。实验结果表明,MSDDM能够以较高的漂移检测性能和较优的时空效率检测出数据流中的概念漂移。     

浅析传统大木作在现代仿古建筑设计中延续与发展——以“南仕堂”为例

大木作是中国古代木结构建筑构造和结构的重要组成部分,也是木结构建筑形体与比例尺度的决定性因素,其结构上的严谨对如今仿古建筑的设计有着极为重要的影响。深入挖掘其研究价值,传承和发展木结构建造技术,有利于现代仿古建筑的发展。基于此,文章以"南仕堂"改造设计为例,阐述大木作营造技术的重要性及抬梁式构架的设计要求,探讨传统大木作向仿古建筑建构形式的演化逻辑,并与日本改良的抬梁式演化进行对比,从中汲取经验,使我国古代的木构建造技术得以更好地传承。     

基于紧凑效用列表的增量高效用模式挖掘方法

针对存在大量冗余数据等问题,提出紧凑增量高效用挖掘算法.采用HUI-trie结构和紧凑效用列表两种结构,前者用于更新高效用项集的效用,后者用于存储信息,而无需生成任何候选项.这两种结构使算法无需再次分析整个数据集,就可以将增加的数据反映到以前的分析结果中,更有效地处理增量数据集.试验结果表明,该算法在各种数据集上,运行...