基于支持向量机算法的癌症预测

将支持向量机SVM(Support Vector Machine)算法用于卵巢癌症质谱数据分类研究,通过与KNN、神经网络算法的预报结果做比较,SVM对癌症数据的预测正确率达到98%,推广能力明显强于KNN、神经网络等传统算法。     

基于能耗均衡的无线传感网络自适应数据存取算法

提出了一种能耗均衡的自适应数据存储算法,将数据尽量存储在适合查询的位置。首先建立基于网格的网络模型,然后分析采集节点与初始存储节点、查询节点之间的位置关系,存储模式可在集中存储和分布存储之间切换。算法引入了虚拟扩展网格和能量分级消耗的机制,可有效均衡网络能耗。实验结果表明,该算法的节点能耗、生命周期和丢包率相比于GHT算法有一定的改善。     

基于测地距离的KNN高光谱遥感图像分类

从高光谱遥感数据的内在非线性结构出发,利用流形学习算法中的测地距离能很好的表示高维数据间的内在结构这一优点,再与传统的KNN分类方法相结合,对KNN进行改进,得到适用于高光谱遥感数据的分类方法。试验结果表明,基于测地距离的KNN算法是一种有效的高光谱遥感数据分类方法。     

基于模糊启发式的KNN算法在人才需求信息分类中的应用

随着当前计算机与移动互联网中数据的增长,在海量的网络招聘数据中如何有效挖掘可用信息成为当前教育和社会供需发展的技术瓶颈。为突破该技术瓶颈,提出了一种模糊启发式的KNN文本分类算法:基于ABC(artificial bee colony)的启发式搜索方法,以此来调整特征的权重,并利用模糊距离度量方法以测量测试观察和训练观察之间的相似性。先将招聘信息分词,利用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)算法与AP(affinity propagation)聚类算法进行特征选择和噪声数据剔除,最后采用结合启发式搜索和模糊距离度量的KNN算法对文本信息分类。通过实验结果发现:该方法有效地解决了传统KNN算法在人才需求文本分类方法中稳定性差和分类精度低的问题。     

节点附着多数据场的四面体网格的简化算法

为了提高三维数据网格的渲染效率,在综合了国内外学者的四面体网格简化研究成果的基础上,提出基于节点邻接笼模型的节点兼并算法作为网格简化的基本模式,同时解决了算法运行时产生几何错误的问题。文章在网格简化算法中引入统计学的基本方法,将网格的外形信息和标量场、矢量场都处理成数据场,并为各节点数据场定义参量和相应的阈值,通过优化阈值组合来获得保留所需的节点信息的简化结果。最后给出了算法的主要流程。算法实例表明,该算法对网格质量、网格形状的复杂度比较敏感;同时,该算法存在对网格简化路径的依赖;在优化阈值比的条件下可以获得良好的简化效果。     

轴对称电子光学系统空间的自动网格划分

提出了一种轴对称电子光学系统空间子午面上的网格自动划分方法开发了自适应边界网格划分处理程序可以对任意边界形状的封闭轴对称电子光学系统区域自动以较小网格间距划分得到空间区域的网格点各参数为进一步用计算机数值计算求解拉普拉斯方程或泊松方程(五点法)打下基础简化了电子光学系统边界资料的输入及简化调整边界形状和网格间距过程通过计算修改得到较好的结果参数     

基于二维泊松方程六阶紧致格式的多重网格方法

利用六阶紧致差分格式、结合多重网格V循环算法求解了二维泊松方程的Dirichlet边值问题，并用不同的松驰算子与四阶精度格式的多重网格方法进行了比较，计算结果表明，该方法在不明显增加计算量的前提下较四阶精度格式的多重网格方法具有更好的精确度和收敛阶，且ZLGS迭代不论对四阶精度还是对六阶精度格式的多重网格算法，都是一种较其他松弛算子更加有效的“光滑剂”。     

几何精度因子改进算法研究

提出了一种快速计算几何精度因子(GDOP)的改进算法。该算法基于矩阵的QR分解,避免了由于传统算法在计算量和存储量较大导致定位解算实时性降低的问题;进一步分析了水平精度因子(HDOP)以及高程精度因子(VDOP)之间的关系,得出它们的数学表达式和新的计算方法。通过与传统方法比较,本文提出的改进算法在计算GDOP值时,数值稳定性更好、计算复杂度更低、计算效率更高。     

适用于不同油纸比的改进KNN变压器拉曼光谱老化评估模型

为了准确判断不同油纸比的变压器油纸绝缘系统的老化阶段,提出一种基于拉曼光谱技术的改进KNN变压器油纸绝缘老化评估模型。制备油纸比分别为10∶1和15∶1的不同老化阶段样本,在拉曼检测平台下获取样本的拉曼光谱并进行去噪声、去基线等预处理。运用改进KNN算法对样本的拉曼光谱数据进行建模分析。结果表明:改进KNN算法的老化评估精度相比传统KNN算法有所提升,对油纸比分别为10∶1和15∶1的样本整体检测准确率分别达到92%和93%。与油中溶解糠醛含量、溶解CO/CO_2值以及绝缘纸聚合度检测等传统老化评估方法相比,该模型可靠易行且评估效果更为精准,进一步验证了改进KNN老化评估模型对不同油纸比的变压器油纸绝缘拉曼光谱老化评估的有效性。     

基于邻域密度的K-means初始聚类中心优选方法

传统K-means算法初始聚类中心的选择具有随机性且对离群点敏感,导致聚类结果不稳定、准确率低等问题。针对上述问题,提出基于邻域密度的NDK-means算法。首先,通过多维网格划分得到样本的网格分布特性;然后,通过定义网格密度和网格邻域密度,确定多个局部高密度网格,同时引入迭代因子合并相邻高密度网格中心得到初始聚类中心候选集;最后,结合网格密度和距离,利用最大最小距离算法得到K个初始聚类中心。在UCI数据集上进行实验,实验结果表明:相对于其他局部邻域算法,新算法提高了聚类结果的准确率,具有较好的稳定性。     

基于回溯法油管传输射孔排炮算法研究

根据油管传输射孔特点,为减少射孔枪串接时在射孔井段产生的接头总长度,对如何得到油管传输射孔最优射孔枪串接方案进行了理论分析。采用多叉树对问题进行了数学建模,为减少对多叉树的遍历次数,减少计算机运算时间,采用回溯法搜索最优解,并在回溯法的基础上对算法进行了优化。测试结果表明,油层数据简单时,回溯法与遍历法频率相当;而当油层数据复杂时,回溯法频率变高,最后设计实现了基于回溯法的排炮软件。     

空间有限元网格自动生成算法的初步研究

提出了一种空间有限元网格的自动生成算法。首先利用体元-等分线的相关关系找出空间任一实体的中面，然后利用中面将实体划分成可再剖分的点、边、面子区域，再利用中点剖分法将这些子区域剖分成六面体，最后利用超穷映射的方法将这些六面体划分成最终的有限元网格。从而实现了整个部分过程的自动化。     

网格聚类在多雷达数据融合算法中的应用

应用网格聚类的方法区分同一雷达接收的不同目标的观测数据,通过类间数据融合,实现同一目标不同雷达接收数据的融合,以便对多目标进行实时跟踪。研究了观测数据网格聚类的基本思想、形式化描述及算法实现,讨论了对机动目标跟踪的Kalman滤波方程及空管系统中易于计算的各参数矩阵理论依据及相应的初值。仿真结果表明,通过网格聚类能很好地区分不同目标,聚类后再进行跟踪融合更加准确。     

一种计算汽车制动油压波动频率的算法

分析了一种计算汽车制动过程中某时间段内制动油压增加、保持和减小的平均频率算法,并给出了基本模型、计算子程序、结构流程和计算结果误差。该算法能够防止因个别异常数据引起的误判,使测试结果更准确。     

在WEB-GIS环境下基于Hillbert曲线的空间查询优化方法

在WEB环境下的（Geographical Information System-GIS）的应用程序中,客户端的用户浏览空间对象集合具有明显的访问局部性。本文提出了一种在空间查询中利用H illbert曲线空间局部性特性预先提取空间数据的空间优化方法,该方法充分利用用户访问模式的特点大大提高了在空间数据库上执行空间查询的响应时间,最后给出了优化方法的算法伪代码以及在MAPGIS平台上的试验分析数据。     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

基于OGSA的网格工作负载监测系统研究

为对网络系统进行实时管理并适应其动态变化,需要对其工作负载进行监测,因此提出网格工作负载监测体系结构。该体系结构以端到端的方式对基于OGSA的网格构件的工作负载进行监测,以便进行分类和确立相互关系。通过设计的监测点算法,建立Petri网模型,该模型能自动收集工作单元的数据,为网格用户提供监控数据信息浏览,有利于用户对系统性能进行有效管理。在建立上述体系结构的基础上,提出了未来扩展系统功能方面的思路,以适应网格环境的复杂性,减少通信延迟和通信代价,为用户更好地监测网格系统提供方便。     

基于网格的Web服务

传统意义上的分布式计算与并行计算，分别只是空间与时闻上的并发，对资源的共享与利用程度有限。本文提出一种基于网格计算（grid computing）的Web服务（Web Services）概念，即所谓服务网格，其目标是对一定的网格域上的资源进行整合，提供简单一致的接口，有效地提供内容服务、计算服务、存储服务、交易服务等，同时实现空间与时间的并发，促进分布在网络上，特别是Internet上的计算资源，通信资源，存储资源，数据资源，信息资源的充分共享与高效利用。     

基于插值细分的自由曲面重建

细分曲面的差值算法对于曲面重建的精度起着重要的作用。在当前的细分曲面的研究基础上,提出了一种以三 角形作为初始网格的递归插值计算方法。在边界网格节点上优化插值计算,并针对异常的网格节点选取合适的加权系 数,从而改善了重建细分曲面的插值算法。在一个复杂的自由曲面上进行应用,并将计算结果与其他的曲面细分模式进 行比较和误差分析。     

基于算法的英语歧义句和花园路径句自动辨析研究

基于<英语国家语料库>(BNC)和<朗文当代英语词典>(LDOCE)的语料分析可知,句法层面的不确定性研究主要分为歧义句和花园路径句研究.前者具有算法剖析的通畅性,句法解读在计算机处理时不产生回溯,系统释义具有多重性.后者在算法中表现为条件性回溯,并可利用基于NS流程的直到型结构进行自动分析,释义结果具有唯一性.基于算法的自动分析研究从计算科学层面直观地解决了理论语言学对歧义现象和花园路径现象的混淆问题.