邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

三次NURBS曲线相关积分量的精确计算公式及其应用

利用节点插入算法将三次NURBS曲线转化成一组三次有理Bézier曲线,结合有理Bézier曲线形式简单的优点,推导了由三次NURBS曲线与坐标轴所围成区域的面积的精确计算公式,只要给定曲线的节点矢量、控制顶点和权因子即可通过逐步代入求得区域的面积.并在此基础上给出了面积矩、形心、惯性矩等相关积分量的计算公式.最后初步研究了这种计算方法应用于船舶静力学性能计算的问题.与传统的数值逼近算法相比它克服了误差的存在.     

反求建模中常见二次曲面拟合方法

针对机械零件反求建模过程中常见二次曲面的表面重建问题,提出了曲面拟合分步计算法.该算法根据数字化离散点的三维坐标及各点的法矢量,利用零件表面的几何特征建立拟合计算目标函数,把二次曲面拟合问题转化为线性最小二乘计算问题;通过拟合计算提取曲面的几何参数,为建立机械零件实体及特征模型打下基础.     

基于粒子群算法的投影寻踪分类模型研究

投影寻踪分类模型将高维分析问题的数据投影到最佳投影方向上,将其转化为一维问题进行分析研究,其实质是一种降维处理技术,以达到在低维空间分析高维非线性数据的目的．寻找最佳投影方向是一个优化搜索过程,PSO算法可以有效地应用于投影寻踪分类模型中最佳投影方向的搜索．用最佳投影方向计算样本数据的最佳投影值,根据K-均值聚类算法对投影值进行聚类,获取聚类结果．     

周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法

针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single—Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法．首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度．实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价．     

基于模糊聚类迭代模型的典型水文年选取研究

为了合理、有效地从众多实测水沙资料中选取具有代表性的水沙年,提出应用模糊聚类迭代模型选取典型水文年的方法,结合西江金鸡水文站的实测水沙资料,对模型进行计算,并与传统的频率法进行比较分析.结果表明:采用该模型不仅使选取的典型水文年在年总量和年内分配上均具代表性,且在计算过程中避免了人为确定权重和水沙分类标准的主观性,是一种较为客观、合理的选取典型水文年的方法.     

Magnetic Tile Surface Defect Detection Based on Texture Feature Clustering

In the field of magnetic tile surface detection, artificial detection efficiency is low, and the traditional image segmentation algorithm cannot show good performance when the gray scale of the magnetic tile itself is small, or the image is affected by uneven illumination. In view of these questions, this paper puts forward a new clustering segmentation algorithm based on texture feature. This algorithm uses Gabor function spectra to represent magnetic tile surface texture and then uses a user-defined local product coefficient to modify Gabor energy spectra to get the center number of fuzzy C-means(FCM) clustering. Moreover, the user-defined Gabor energy spectra image is segmented by clustering algorithm. Finally, it extracts the magnetic tile surface defects according to the changes of regional gray characteristics. Experiments show that the algorithm effectively overcomes the noise interference and makes a good performance on accuracy and robustness, which can effectively detect crack,damage, pit and other defects on the magnetic tile surface.     

Research on Improved Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy Protocol in Wireless Sensor Networks

In wireless sensor networks (WSNs), due to the limited battery power of the sensor nodes, the communication energy consumption is the main factor to affect the lifetime of the networks. A reasonable design of the communication protocol can effectively reduce the energy consumption of the network system. Based on low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH), an improved LEACH protocol in WSNs is proposed. In order to optimize the cluster head (CH) election in the cluster setup phase, the improved LEACH takes into account a number of factors, including energy consumption of communication between nodes, remaining energy of the nodes, and the distance between nodes and base station (BS). In the steady phase, one-hop routing and multiple-hop routing are combined to transmit data between CHs to improve energy efficiency. The forward CH is selected as relay node according to the values of path cost. The simulation results show that the proposed algorithm performs better in balancing network energy consumption, and it can effectively improve the data transmission efficiency and prolong the network lifetime, as compared with LEACH, LEACH-C (LEACH-centralized) and NDAPSO-C (an adaptive clustering protocol based on improved particle swarm optimization) algorithms.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

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无线传感网是采集实时交通信息的重要工具.因其节点能量有限,必须设计高能效的分簇路由算法以延长网络周期.本文通过建立一种智能交通中无线传感器网络的应用模型,根据其特点和要求分析LEACH协议的优缺点并提出一种能量负载均衡的分簇算法.该算法对LEACH协议当中的簇首机制进行改进,综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置;建立簇间多跳路由机制以避免单跳通信的大能量消耗;创造一种簇重构方法,避免过于频繁的簇重构引起的不必要能量消耗.仿真结果表明,能量均衡算法可有效平衡节点能量消耗分布,延长网络生命周期,可很好的应用于基于WSN的ITS当中.     

基于手机传感器数据的交通出行调查实证评估

应用手机传感器与调查问卷, 同步采集了校园内高校学生2周的真实出行轨迹; 考虑了真实出行环境下的手机传感器数据特征, 结合高斯滤波预处理数据, 根据轨迹点的时空聚类特性, 用时空聚类算法识别了出行端点和出行时间, 结合轨迹点速度、加速度特征, 利用支持向量机识别了出行方式; 将手机传感器数据与调查问卷、查核线数据对比, 分析了手机传感器数据出行特征识别的准确程度, 验证了出行特征的提取效果。分析结果表明: 手机传感器与问卷调查识别出行链的成功匹配比例为81.66%, 说明手机传感器数据可有效记录出行轨迹; 时空聚类算法参数中核心点空间半径为26.92 m, 最小样本点为129, 时间约束为129 s时, 出行端点识别准确率为93.02%, 出行时间识别准确率为90.84%, 说明手机传感器识别出行端点和出行时间的效果较好; 当支持向量机设置类型为经典支持向量机, 核函数为径向基函数, 惩罚系数为0.797, 核参数为2.260时, 出行方式识别准确率为89.86%, 即利用手机传感器能够有效识别出行方式。可见, 手机传感器数据识别结果合理, 能为手机传感器数据应用于实际出行调查做支撑。      

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

Recognition Algorithm and Risk Assessment of Airport Hotspots

The hotspot recognition algorithm is proposed based on a potential collision in order to study the aircraft taxi conflicts in large airports. The spatial and temporal distribution characteristics of hotspots are analyzed based on the risk assessment model of hotspot constructed in this paper. Firstly, approaches for monitoring of the aerodrome movement were compared. The hotspot recognition algorithm taken into account of whether aircrafts' taxi track has spatial and temporal overlap based on the aerodrome surveillance radar(ASR) data was presented, by identifying the hotspots through analyzing whether the aircrafts' time of entering and exiting the same taxiway is overlap or not, and the heading difference and distance of the two aircrafts satisfy the specified threshold constraint condition. Then, the ASR data were divided into several parts, and then airport hotspots were recognized and the spatial and temporal distribution characteristics were analyzed. The risk assessment model of airport safety hotspots was constructed which is taken into account of the conflict probability and its severity consequence. Finally, based on the risk grade assessment criteria and hotspots' risk value, the risk grade ranking of hotspot in one airport of China was evaluated and designated. According to the result, the spatial and temporal distribution characteristics of airport hotspots were varied with the variation of airport traffic flow and operational mode of runway, which shows that the hotspots have the characteristics of dynamic periodicity and diurnal variation. And the risk assessment results were consistent with experts' opinions and actual operation condition, which verified the rationality of the hotspot recognition algorithm, risk assessment model as well as the risk grade ranking criteria.     

基于事件驱动的单跑道动态地面等待策略

为了保障飞行安全,允分利用机场容量,有效减少航班延误损失,建立了基于事件驱动的单跑道动态GHP模型.用分层次的两阶段优化算法对模型求解,结果显示,与时间驱动策略相比,事件驱动策略的总延误时间减少了19.6%;与线性规划方法相比,计算茸减少了24.3%.     

属性序下的增量式Pawlak约简算法

为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在给定的属性序下,提出了一种基于分辨矩阵元素集的增量式Pawlak约简算法.该算法根据新增对象的不同情况快速更新分辨矩阵元素集,并依据其元素的变化,在给定属性序下快速更新Pawlak约简.实例和仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,与非增量式算法相比,效率平均提高91.4%.     

基于灰色遗传支持向量机的短时交通流预测

为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.