Analysis on Optimal Error Exponents of Binary Classification for Source with Multiple Subclasses

We consider a binary classification problem for a test sequence to determine from which source the sequence is generated. The system classifies the test sequence based on empirically observed (training) sequences obtained from unknown sources P1 and P2. We analyze the asymptotic fundamental limits of statistical classification for sources with multiple subclasses. We investigate the first- and second-order maximum error exponents under the constraint that the type-I error probability for all pairs of distributions decays exponentially fast and the type-II error probability is upper bounded by a small constant. In this paper, we first give a classifier which achieves the asymptotically maximum error exponent in the class of deterministic classifiers for sources with multiple subclasses, and then provide a characterization of the first-order error exponent. We next provide a characterization of the second-order error exponent in the case where only P2 has multiple subclasses but P1 does not. We generalize our results to classification in the case that P1 and P2 are a stationary and memoryless source and a mixed memoryless source with general mixture, respectively.     

基于XML的数据集成应用架构中的模式管理模型

基于XML的数据集成应用指屏蔽底层分布式、异构数据库的差异,为用户提供统一的XML数据展示视图和数据操作接口。在分析了基于XML的数据集成应用架构的基础上,针对其中的预存模式管理,提出了二叉树结构的管理模型以及算法描述。     

太原市城区常绿针叶树生长不良原因调查与改良措施

调查并分析了太原市城区主要街道常绿针叶树生长不良原因,提出了解决常绿针叶树生长不良的措施。     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.     

基于分形网络的人呼吸系统气体传输模型

基于呼吸系统的分形特性,提出了气体在人呼吸系统中传输的数值模拟模型.研究了人呼吸系统分形结构的传输特性.根据串联、并联网络原理和Darcy定律.建立了基于分形网络的呼吸系统等效渗透率计算模型.分形网络模型用于描述人呼吸系统气体传输的机理.采用数值方法分析了分形参数对等效渗透率的影响.研究表明:人呼吸系统的等效渗透率随着比例因子β的增加而增加,随着比例因子γ的增加而降低.推导出入呼吸系统的最优分叉数M=2.呼吸系统的优化分形结构使得系统的能量消耗最低.     

对Atallah算法的一些改进

在不增加Atallall算法的时间、空间复杂度的前提下,对Atallah算法进行了以下改进：用回路合并的思想代替原来的缝合思想,简化了算法的第三步,去掉了算法的第四步;简化了辅图的构造。从而避免了二次寻找欧拉回路;避免了大容量数组的引入。     

影像重叠率和地面分辨率对基于无人机影像的树高估测精度的影响

植被冠层高度是一个重要的生态度量指标;无人机遥感技术为森林和城市景观中的树高快速估测提供了更经济、高效的途径,但目前基于无人机影像的采集条件对精确获取森林结构参数的影响还存在许多不确定的因素。本文以福州大学旗山校区为研究区,采集不同地面分辨率/航向/旁向重叠率无人机影像（5cm/90%/80%、10cm/90%/80%、5cm/65%/60%）,并实测了树高及冠幅。在软件中对无人机影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;然后评价生成的地面数字高程模型的精度以及基于点云的局部最大值法提取树高;最后比较不同影像重叠率及地面分辨率下的树高估测精度。实验结果表明：较小的地面分辨率及较大的重叠率下的采集参数不仅生成的点云密度较高,重建更为完整,单木检测的F测度及树高估测精度更高,尤其是对于高度和冠幅较小的梧桐,而且当林下无灌木丛时有助于减小DEM误差。     

C4．5算法在高校学生心理教育方面的应用研究

研究了数据挖掘技术的概念、过程、方法和技术等内容,详细地介绍了决策树技术在学生心理问题数据挖掘中的全过程,采用C4．5算法生成了学生心理问题的决策树模型,并由此产生了分类规则,为高校心理咨询工作提供了一些有用的参考依据。实验’结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。     

恶劣天气影响下动态改航策略研究

将地面等待、空中等待和改航策略相结合,以航班总延误成本最小为目标,引入情景树的概念建立动态改航模型,并利用Lingo进行整数线性规划求解.对上海虹桥国际机场某时间段内从庵东方向进场的航班进行分析,通过与采用静态改航策略、单一的地面等待策略的延误总成本进行比较,验证了模型的有效性.     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.