基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

应用框架的形式化研究

从软件体系结构的角度,运用z-规范在系统级描述了应用框架和设计样本的语义,包括设计样本的组成、联系、合成和运用设计样本组成应用框架等,与通常的非形式化方式,如图表、自然语言等描述形式相比,具有语义精确、易于实现和交流等优点．     

多层次样本描述及其协同应用实例

在介绍设计样本的基础上,说明了软件开发各个阶段都存在可重用的样本的可能性,讨论了不同阶段样本间存在的层次性,并详细论述了各层样本的描述问题,包括样本共同属性的描述和与层次相关的特有属性的描述． 作者还介绍了样本之间可能存在的关系种类． 最后给出了一个利用多样本协同实现的实际应用系统,该系统包括了若干不同层次、不同粒度的样本．     

有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法

结合局部结构及差异信息的有监督投影算法是一种有效的特征提取算法,但只能处理有类别标签样本,忽略了样本全局信息的作用,故本文提出了一种有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法.该算法的思想是利用有标签和无标签样本来构造准则函数,在保持数据的局部几何结构的同时,最大化样本的全局与近邻样本的差异信息,因此该算法不但能够揭示样本的全局结构而且可有效地防止过学习问题,同时为了进一步增强算法的识别性能对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后给出了该算法的非线性拓展.人脸库上的实验结果表明所提方法是可行的和有效的.     

基于EDB的血液分析仪数据库管理系统设计

针对当前血液分析仪数据库管理系统中存在的结构复杂、功能冗繁等弊端,在采用Windows CE操作系统的BK-500系列5分类血液分析仪的基础上,提出了一种利用EDB(Embedded Database)数据库设计血液样本数据库管理系统的方案.该方案将数据库管理系统与血液分析仪相结合,建立了数据库模型,并讨论了系统功能模块的设计、EDB数据库开发等关键技术问题;最后通过血液样本验证了该数据库管理系统的稳定性及可靠性.     

基于GPU加速的几何纹理合成方法

提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法,以解决几何纹理合成过程中高计算量、高存储占用和高耗时等问题.首先,对样本几何纹理数据进行子块划分,并根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构,优化存储以降低内存的占用率;然后,采用GPU多线程并发技术设计并行加速算法,将串行的几何纹理合成过程并行化,从而实现快速生成任意尺寸的新的几何纹理.实验结果表明,该算法不仅占用存储较少,而且在保证合成质量的同时极大地降低了几何纹理的合成耗时.     

生态建筑的整体性设计问题研究

针对当前普遍存在的生态建筑技术拼凑的设计误区,提出应重视生态建筑设计的整体性问题,从维护整体生态系统平衡、技术系统的整合、设计过程的整合以及相关利益群体价值取向的整合等多角度论述了生态建筑的整合设计策略.     

基于BLOB跟踪算法的老年群体安全疏散时间预测

安全疏散设计是建筑防火设计的一项重要内容,而老年人群体的安全疏散具有其特殊性,因此,需要对老年公寓进行特殊的消防安全设计,有针对性地保障火灾发生情况下老年人群体的安全。通过BLOB跟踪算法对老年人运动样本进行安全疏散运动参数计算,分析老年人在火灾疏散中的特点,预测老年人在火灾情况下安全疏散速度及所需时间,并根据计算结果指出老年公寓建筑消防安全设计重点。     

面向JPEG图像的隐写分析盲检测方法

隐写分析盲检测存在着检测模型的检测准确性和通用性难以兼顾的问题.本文提出一种用于隐写分析的快速支持向量分类算法FC-SS2LM(fast classification for small sphere with two large margins),通过构造最小超球体和双边最大间隔隐写分析模型,使检测模型既能准确构造分类边界又能考虑不同隐写样本的分布特点,达到了兼顾检测准确性和通用性的目的.在BOSSBase标准图像库上对提出的隐写分析盲检测模型进行验证,实验结果表明,该方法在一定程度上克服了传统隐写分析模型通用性差的缺点,同时提高了实际应用中训练数据样本不平衡情况下的检测准确率.即使在实际应用中训练集样本过大、支持向量较多的情况下,采用该方法计算也可以减小算法复杂度,提高泛化能力和分类速度.     

固定需求下基于概率型随机平衡的交通网络设计模型及算法

在考虑网络中用户的路径选择行为满足概率型随机平衡的条件下，给出了交通网络设计的双层规划模型，同时设计了基于差分的启发式求解算法．     

对平衡预算乘数的新探讨

从平衡预算乘数的定义出发，先是计算出固定税率制下的平衡预算乘数，然后用两种不同的方法计算出比率税制下的平衡预算乘数，并对由此产生的两种不同结果进行探讨．     

IP网络内不支持组播路由的流媒体通信研究

针对IP网络内部分路由器不支持组播路由的问题，提出了基于区域代理和明确组播通信方式的两种改进方案，设计了代理服务器和Xcast 路由器，并采用客户端／服务器模式，设计并实现了改进后的流媒体通信系统．实验证明，由于改进方案能解决IP网络内路由器不支持组播路由的局限性，使得IP网络内视频点播、在线直播和视频会议3种服务可以实时开展，是行之有效的可应用系统．     

乡镇级土地利用总体规划与城镇总体规划衔接的若干思考

讨论了土地利用总体规划和城镇总体规划在编制中存在的问题、两个规划衔接的主要内容,并提出了两个规划衔接的途径.     

环F_p+uF_p+vF_p上循环码

本文讨论了有限非链环R=Fp+uFp+vFp上的循环码.通过环R上的循环码与多项式环Rn=(Fp+uFp+vFp)[x]/(xn-1)的理想的对应关系给出了R上循环码的刻画.最后定义了一个Gray映射,并刻画了R上的循环码在该映射下的像.     

城市雕塑的总平面布局

从城市设计的角度分析了城市雕塑的总平面布局特性以及在设置城市雕塑时应当遵循的原则．     

两嵌段共聚物在本体及溶液中的自组装

采用耗散粒子动力学（DPD）模拟方法对两嵌段共聚物AmBn在本体和溶液中的自组装行为进行了研究．在本体情况下,对环形和线形两嵌段共聚物AmBn的相行为进行了系统的对比分析,观察了体系的有序一无序相转变规律,以及具体构型的相周期．在亲B选择性溶剂情况下,保持体系的浓度不变,改变环形两嵌段共聚物的链长,观察到了一系列丰富的相结构,有球状、圆盘状、片状、空心柱状、空心球状等．     

隐函数曲面的实时采样与三角化技术

采用逐步蔓延采样点和三角形的方法，给出了3个算法用于隐函数曲面的采样和三角化，这些算法使得隐函数曲面的重复绘制和控制都能实时进行，其采样方法具有局部适应性，能随着曲率的变化自动控制采样点的疏密程度，从而使得采样点尽量少，但又不至于遗漏表面细节，提出的三角化方法能用于其它散乱数据点的表面重构，它的算法复杂度仅为O(n)。     

表征学习驱动的多重网络图采样

已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题,提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先,设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法,将节点投影至二维的表征学习空间;其次,利用改进的自适应蓝噪声采样算法,考虑节点密度和网络连通性,从表征学习空间筛选节点,以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征。进而开发了一套多重网络图采样可视分析系统,支持用户交互式地探索多重网络图采样,并与已有采样算法进行对比。案例分析和评估实验证明了本文算法在多重网络图采样中的有效性。     

平衡收缩序列的安全性分析

改进了平衡收缩序列线性复杂度的下界，并从相关攻击和区分攻击的角度对平衡收缩生成器的安全性进行了分析，认为平衡收缩序列依然不能抵抗相关攻击和区分攻击．且可推断用区分攻击还可以区分一般收缩序列和平衡收缩序列．     

杯[8]芳烃的红外光谱和拉曼光谱研究

研究了对－叔丁基杯［８］芳烃（ｐ－ｔｅｒｔ－ｂｕｔｙｌｃａｌｉｘ［８］ａｒｅｎｅ）的红外和拉曼光谱，并与杯［４］芳烃的红外和拉曼光谱进行了比较．杯［８］芳烃与杯［４］芳烃都属于同一类寡聚物，其红外和拉曼光谱虽有某些相似但彼此之间存在着明显的差异．这些光谱特征的差异说明杯［８］芳烃八聚体的“折迭环”构象与杯［４］芳烃四聚体的“锥形”结构有着显著的差别．