一种基于改进型KNN算法的文本分类方法

KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果。通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改进型的KNN算法。该算法在对最近邻的选择过程中,放弃传统算法中遍历所有样本的做法,而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点。实验证明,该方法在保持和传统的KNN算法几乎一样的精度性能前提下,可以明显降低算法的计算复杂度,降低时间开销,取得了较满意的结果。     

基于K最近邻决策的支持向量机分类算法及仿真

将基于支持向量机(SVM)的分类方法和最近邻法(NN)相结合,提出了一种SVM-KNN的分类方法。通过SVM算法对训练样本进行训练并找出支持向量,在进行待识别样本判断时,当其与最优分类面距离大于某一给定阈值时采用SVM决策模型,否则运用K最近邻法决策其类别,从而减少SVM算法的误判概率。仿真实验结果显示,运用该算法无论对于合成数据还是真实数据,在分类精度上比单独的SVM都有较明显的提高。     

多种代数特征抽取方法下的图像分类算法研究

文中分别用主成分分析、独立成分分析以及线性鉴别分析方法对图像进行特征抽取,同时采用K近邻算法和支持向量机算法进行人脸图像分类.通过在YALE人脸图像库上实验,结果表明:多种特征抽取方法下的图像分类算法是有效的.     

基于K邻点均值的图像零水印认证算法

为改善图像水印的鲁棒性和不可见性,提出一种新的基于小波提升和K邻点均值的零水印认证方案。首先将原始水印信息进行置乱变换,降低空间相关性,再对原始载体图像进行小波提升分解,对其低频子图进行不重叠分块,对每一小块计算其K邻点均值,利用这些均值和图像均值的关系运算来构造零水印。实验结果表明该方法对常见图像处理过程具有较好的鲁棒性。     

一种网格 k-近邻集的边界点识别算法

为了高效识别聚类边界,根据边界周围区域存在密度差异的特征,提出了一种网格 k‐近邻集的边界识别算法（BGN ）。在网格空间中,该算法根据网格单元和它最近邻居单元的 k‐近邻集的质量及其单元间中心距离确定边界度,由边界度和边界阈值判断每个网格单元是否为边界单元或噪声单元。通过从边界单元中提取更靠边缘的数据作为边界点的方式,使得边界更精细。实验结果表明,该算法能有效和快速识别出多密度数据集的聚类边界和噪声。     

基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器设计

针对基于高分辨距离像（HRRP）多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。     

城市道路设施综合养护工单数据分析与应用

挖掘城市道路设施综合养护工单数据并对其进行分析,有助于深入掌握养护设施的特征,科学地优化城市道路设施综合养护业务的管理流程。对综合养护工单数据进行分析,包括提取工单数据中包含的整改问题分类特征、发现时间分布特征和工单来源特征等,并利用描述文本数据总结专业巡检工单与公众投诉工单在关注的问题上的差异,通过这2种工单的相互补充提升城市道路设施综合养护水平。在此基础上,提出基于K近邻方法的综合养护派单方法,优化传统的仅根据剩余处置时限派单的过程,在分配处置时间不足1 d的工单的同时,将剩余的时限较长的工单按K近邻原则分组推荐,提高工单处置效率。     

VTS中雷达和AIS信息融合算法探讨

提出VTS中雷达和AIS信息时间统一性的算法,采用K近邻域法和基于统计的加权估计法对雷达和AIS信息进行相关判别和融合,提高了VTS对目标的跟踪性能和可靠性。     

非线性潜艇垂直面操纵系统误差信号智能识别技术

利用传统误差信号识别技术对非线性潜艇垂直面操纵系统接收信号进行误差识别时,存在误差信号识别不准确的问题。针对上述问题,提出基于小波的非线性潜艇垂直面操纵系统误差信号智能识别技术。首先利用超声信号采集系统对返回的信号进行采集,然后对采集到的信号进行预处理(滤波处理和信号特征提取),最后利用K最近邻法将误差信号从源信号中分离出来,实现误差信号的识别。结果表明:与传统误差信号识别技术相比,基于小波的非线性潜艇垂直面操纵系统误差信号智能识别技术的误差识别准确性提高了15%,基本完成了本次研究设定的目标。     

一种基于UML活动图的测试用例生成方法

软件测试作为软件开发过程的核心环节,是保证软件质量的重要手段.近年来基于可视化面向对象建模技术的软件测试方法逐渐成为学术界的研究热点.文中基于UML活动图模型,给出活动图的形式化定义及测试覆盖准则;结合基本路径思想,采用改进的压缩实例化方法处理并发模块,有效避免了路径爆炸问题,减少无效测试场景的输出.案例分析表明:文中方法具有较高的准确性和用例生成效率,增强了测试用例自动化生成的可行性和完备性.     

山区高速公路岩质高边坡加固设计

山区高速公路岩质高边坡的加固对道路安全运行至关重要。文中以西南山区广渝高速公路广邻段K27+700～K27+950岩质高边坡为例,在分析其破坏形式、进行稳定性计算后,结合边坡特点,对该边坡进行了预应力锚索框架格梁和局部灌浆的加固,取得了良好的治理效果。     

基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法

针对基于监督学习入侵检测算法中面临标记大量数据的问题,提出了一种基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法.该算法利用少量的标记数据,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,并根据网络数据的特点,将主动学习策略应用于半监督聚类过程中,可用于检测已知和未知网络攻击.主动学习策略查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,对标记数据可以快速获得k个不相交的非空近邻集,很大程度上改进了算法的性能.实验结果表明了算法的可行性及有效性.     

基于AP聚类和深度卷积网络的船舶焊缝缺陷检测

针对船舶焊缝缺陷检测中存在定位困难和识别效率低问题,提出基于AP聚类和深度卷积神经网络的检测方法.采用基于距离最值的M-SMOTE算法进行焊缝样本不平衡数据集处理,实现少数类新样本的精细化生成,并提出基于AP聚类的深度卷积神经网络模型.模型先基于几何特征、强度特征和背景对比反差进行11个焊缝缺陷特征提取和AP聚类,并将聚类结果作为神经网络输入;采用自适应PCA法对网络进行降维,在保证识别准确率的基础上,通过参数化方法简化降维步骤.试验表明,在通用焊缝数据集上,文中模型的识别率高达98.87％,与准确率较高的VGG模型相比,训练时间缩短12.10％,模型存储减小11.94％;在船舶焊缝数据集上,文中模型的总体识别率达到98.00％,对比准确率较高的DNN模型,其准确率提高了 3.33％.     

江海联运电子航道图构建技术研究

区别于内河电子航道图,江海联运电子航道图凭借与电子海图统一的标准与表达和更丰富的数据内容,为江海联运船舶航行安全和效率提供了保障。文章系统阐述了江海联运电子航道图构建技术。从数据收集入手,先后探讨了数据预处理、数据加工与质量控制等关键技术及生产流程,最终输出符合行业标准的电子航道图。并以我国北方某内河为例,展示了江海联运电子航道图生成技术的具体应用成果。实践表明,文章所提出的电子航道图构建技术具有广泛的适用性,可以应用于我国任意内河的电子航道图生产。     

关于无K1,4-图Hamilton性的两个新结果

若无K1,4作为其导出子图,则一个图称为无K1,4-图,本文利用插点方法给出无K1,4-图是Hamilton图及Hamilton连通图的两个新充分条件.     

二维布置驱动三维建模技术研究

船舶数字化、智能化设计技术正在不断深入发展。文章结合AutoCAD的优点和三维体验平台(3DExperience,简称3DE)在数字化设计上的优势,探索了一种基于AutoCAD二维布置图驱动3DE平台进行三维建模的创新方法;运用组件应用架构(CAA)对3DE平台进行二次开发,实现了设备节点批量创建、属性拓展和设备模型自动调用等功能;文中以某货船轮机专业机舱的三维建模为例,运用二次开发工具读取二维布置图中生成的数据表格驱动生成了对应的机舱三维布置模型,从而验证了该方法的可行性。经实船测试,该方法可极大提高3DE平台中三维建模的效率,该研究为船舶三维高效建模提供了具体的开发方法和技术路线。     

一种船体及周围自由面的网格自动生成方法

船体湿表面及船体周围的自由面网格自动生成技术是采用Rankine源方法进行水动力分析的基础.文中使用累加弧长三次参数样条函数生成船体湿表面网格,使用无限插值的方法生成自由面网格,运用拉伸变换确定自由面网格外边界上的结点分布以控制自由面面元的疏密.使用该方法生成的网格进行了水动力分析,计算结果表明该方法准确灵活,可以满足使用Rankine源方法对船舶进行水动力分析的需要.     

基于RBF神经网络的科研绩效评价建模研究

客观、公正、准确的科研绩效评价是调动和提高高校及科研机构科研人员工作积极性和科技创新能力的重要措施.文中提出了一种基于RBF神经网络的科研绩效精细评价模型,以归一化后的科研指标数据乘以相应权系数作为网络输入,利用优、良、中、及格和不及格5级评价作为输出,采用粒子群优化算法通过交叉验证对RBF网络结构参数进行了优化.通过RBF网络结构和输入输出特性分析发现,训练后的RBF网络权值与5级评价结果高度相关,并较5级评价结果更能精细区别科研绩效差异.该权值可直接用来进行科研绩效精细评价.文中推广了RBF网络在科研绩效评价中的应用,并为进行类似评价或评估工作提供了一种新思路.     

海船闸气幕防咸设计

为指导船闸气幕防咸设计,本文将经典Abraham方法和Keetels数据进行比较.结果发现,Abraham方法偏保守.基于Keetels数据,本文提出一种新的半经验公式,以获得更准确的供气量.     

融合颜色显著性和似物性的显著物体检测

文中提出一种融合颜色显著性和似物性的对象级显著性检测方法.首先量化并计算像素点在RGB空间下的稀疏性以及在LAB空间中的对比度,得到像素级的显著性;其次对原图像进行超像素分割,以超像素内所有像素的显著性均值作为该超像素的显著值,通过能量函数平滑优化相邻的超像素,得到前景分割明显且变化较小的超像素级显著性;然后优化原似物性方法,通过中心环绕法则融合显著性值和似物性值,作为对象级显著性的贝叶斯先验概率,计算似物性窗口内显著物体与窗口像素的比值,得到似然概率;最后通过贝叶斯模型计算,得到显著物体后验概率,并以此作为似物性窗口的评分标准.在MSRA-1000和ECSSD数据集上先将颜色显著性方法与8种state-of-the-art显著性方法相比较,显著性检测效果较好,检测精度高于其他几种方法.将优化后的似物性与另外3种方法对比,优化结果能使检测窗口大量覆盖于显著图中目标物体上方.将文中显著物体检测方法与同样融合了似物性的显著物体检测方法进行比较,结果表明文中方法较其他方法能够更精确、更完整检测出显著物体.