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基于改进PSO的SVM文本分类研究被引量：3: 2010年; 提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出改进PSO算法,该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择,对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。; 拓守恒; 关键词：支持向量机文本分类向量空间模型

基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究被引量：6: 2010年; 针对训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于量子微粒群的支持向量机(QPSO-SVM)核函数集成学习算法。该方法首先采用K-Means算法对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并通过基于量子行为的粒子群算法来训练单个支持向量机(SVM),最后通过贝叶斯投票方法得到集成的SVM分类学习器。实验表明该方法在非线性高复杂度的数据分类中对分类精度有较大提高。; 拓守恒; 关键词：支持向量机量子行为聚类

变背景下红外目标的跟踪被引量：3: 2009年; 采用粒子滤波跟踪变背景下红外目标时,粒子的规模和模板的更新方法对粒子滤波是非常重要的,针对上述问题本文提出了一种基于动态粒子和自适应多模板更新策略的粒子滤波方法,首先通过动态去除权值较小的粒子,不仅防止了粒子的退化,而且提高了算法性能,其次,算法保留两个模板,动态保留下的粒子与两个模板同时比较,对匹配程度最大的模板进行更新,这样可以有效降低跟丢率。最后我们采用红外飞机目标视频检验本文算法,实验结果表明在变背景下,本文算法有效而可靠。; 郗润平周涛陆惠玲张艳宁; 关键词：粒子滤波红外目标多模板

基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法被引量：4: 2009年; 针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法。该方法首先在训练视频中连续提取序列图像中的目标——人、人群、汽车,利用Hu七阶矩提取轮廓信息。为了防止Hu七阶矩对小目标和非刚体目标的描述能力弱的缺点,再提取图像的面积信息。其次对所提取的8维数据采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到待分样本的分布。再次采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络。最后采用相对多数方法对神经网络进行集成。采用基于boosting,bagging方法的集成神经网络和该算法进行比较,结果表明该方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标识别算法。; 周涛张艳宁袁和金陆惠玲李秀秀; 关键词：聚类分析 HU矩集成神经网络序列图像多目标识别

基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现: 2010年; 分析目前网络考试系统发展的现状,提出基于Flex与J2EE多层架构的RIA智能网络考试系统的技术解决方案,应用Flex作为表示层实现,Hibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(RIA)系统模型。采用遗传算法智能组卷,设计出一套多层次、高性能、智能化的网络考试系统。; 拓守恒; 关键词：遗传算法 J2EE 英特网考试系统

云计算与云数据存储技术研究被引量：25: 2010年; 在介绍了现有的云计算定义和特点的基础上,设计出了通用云计算的体系结构,针对云计算与其存储技术,给出了云存储系统的结构模型,分析了两种新型存储技术:GFS(Google File System)和HDFS(Hadoop Distributed File System);最后深入分析云计算和存储的发展趋势。; 拓守恒; 关键词：云计算 GFS HDFS

基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法被引量：4: 2009年; 针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机。实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性。; 周涛张艳宁袁和金陆惠玲李秀秀; 关键词：粒子群算法支持向量机聚类分析

基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现被引量：6: 2010年; 在分析目前网络考试系统发展现状的基础上,采用遗传算法智能组卷,提出基于F lex与J2EE多层架构的R IA智能网络考试系统的技术解决方案,应用F lex作为表示层实现,H ibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(R IA)系统模型,从而设计出了一套多层次、高性能、智能化的网络考试系统。; 拓守恒; 关键词：遗传算法 J2EE 考试系统

具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法被引量：9: 2010年; 粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法,这里通过分析粗糙k-means算法,指出了其中3个参数wl,wu和ε设置时存在的缺点,提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法,该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果,降低对"噪声"的敏感程度,最后通过实验验证了算法的有效性。; 周涛; 关键词：粗糙集 K-MEANS聚类算法自适应

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陕西省教育厅科研计划项目(08JK241)