基于机器学习的智能出租车预测系统

为了更合理地调度出租车资源,提出基于机器学习的智能出租车预测系统.首先,对波尔图出租车GPS数据集进行分割处理,并抽取其中的一部分作为研究对象;接着利用回声状态网络算法预测旅行目的地;最后利用随机森林算法在相同情况下预测出租车抵达时间.实验表明本系统能根据当前的波尔图出租车GPS数据集预测出实际出租车某段旅程的目的地和旅程所需要的时间,以达到减少出租车资源浪费的目的.福建省自然科学基金(2017J01739);;福建师范大学教学改革研究项目(I201602015)~

玻璃化冷冻和程序化冷冻方法对人类卵母细胞骨架及其发育潜能的影响

目的探讨玻璃化冷冻和程序化冷冻对人卵母细胞纺锤体定位、细胞骨架及其发育潜能的影响。方法将第2日发育为M_II卵母细胞随机分为对照组、程序化冻融组、玻璃化冻融组(解冻0 h、1 h、3 h)。应用液晶偏振光显微镜(Polscope)成像系统观察卵母细胞纺锤体与第一极体(Pb)的夹角、表面积、卵透明带内层光阻值和外层光阻值。采用扫描电子显微镜和透射电子显微镜观察卵母细胞的表面和内部超微结构。统计2种冻融方法对卵母细胞发育潜能的影响。结果对照组、程序化冷冻解冻培养3 h组和玻璃化冷冻解冻后培养0 h、1 h、3 h组中的纺锤体可见率分别为92.4%、56.4%、11.2%、24.8%、61.1%。与程序化冻融组相比,玻璃化冷冻解冻培养3 h后卵母细胞中纺锤体与Pb的夹角更小(37.3°与68°,P=0.023)。对照组、程序化冻融组和玻璃化冻融后培养3 h组中卵母细胞的纺锤体面积、卵透明带内层光阻值和透明带外层光阻值差异无统计学意义(P>0.05)。与程序化冻融组相比,玻璃化冻融后培养3 h组中卵母细胞表面突起丰富,微绒毛形态较为正常,倒伏在细胞表面,卵透明带边界较为清晰,与对照组较为接近。程序化冻融组的正常受精率(65.7%)明显低于对照组(79.2%,P=0.041),而卵裂率和囊胚形成率与对照组和玻璃化冻融组差异无统计学意义(P>0.05)。玻璃化冻融后培养3 h组中正常受精率、卵裂率、囊胚形成率与对照组相比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比程序化冷冻,玻璃化冷冻对卵母细胞纺锤体和卵透明带的损伤及对卵母细胞的发育潜能的影响都较小,可以作为卵母细胞冷冻的一种有效方法。国家自然科学青年基金(81701419);;国家自然科学基金面上项目(81571418)~

典型高温薄膜传感器的研究进展

随着航空发动机、燃气轮机、内燃机、石油化工设备等的设计、运行要求不断提高,对典型高温薄膜传感器如高温薄膜应变计、高温薄膜温度计、高温薄膜热流量计的需求越来越迫切。文中介绍了高温薄膜应变计、高温薄膜温度计、高温薄膜热流量计以及多功能集成高温薄膜传感器等典型高温薄膜传感器的研究现状,分析了它们在敏感材料、材料体系、制造工艺和信号传输方面存在的主要问题,可为应用于更严酷环境的高温薄膜传感器的技术研究提供参考

基于统计学习理论的支持向量机预测模型

针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题，文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据，设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标，对比分析实验表明利用支持向量机预测人体的脂肪含量具有很好的效果

Clustering by fast search and find of density peaks based on density-raito

CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）is a new density-based clustering algorithm, which can cluster the non-spherical data with fewer parameters and high speed of clustering. However, when the density of different clusters vary widely, it is hard to find the clusters with sparse density, so that the accuracy of clustering will be decreased. To solve this problem, this paper proposes a density-raito based CFSFDP that short of R-CFSFDP. In this algorithm, the density-ratio is introduced into CFSFDP to make clusters with sparse density easily identifiable. To validate the algorithm, experiments are conducted with 9 data sets（2 synthetic data sets, 7 UCI data sets）. The experimental results show that, when the cluster shape is complex and the density of different clustersvary widely, it makes the cluster centers easier to be determined and has a higher accuracy of the clustering than CFSFDP

Density clustering algorithm based on real core point

针对目前聚类算法不能有效的处理模糊边界点的问题，提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念，首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类，把影响聚类效果的伪核心点剔除，将剩下的真实核心点根据密度可达原则进行聚类；然后提出密度合并判定定理：相同类簇内点的真实密度远大于不同类簇的点，以此为指导判断真实核心点的真实密度，使类簇内各点的相似性更大。通过人工数据集与UCI数据集聚类实验看出，RDBSCAN算法降低了模糊边界点的干扰，而且出现了若干新颖的类簇分类，在密度不规则的数据集中聚类更加准确。</p

Process Monitoring Based on Logarithmic Transformation and Maximal Information Coefficient-PCA

主元分析(principal component analysis,PCA)被广泛应用于工业生产过程监测。PCA假设数据服从高斯分布且协方差矩阵仅能评估变量间的线性关系,无法衡量变量间非线性依赖程度。基于此,提出了一种基于对数变换和最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)PCA的过程监测方法。首先,应用对数变换对过程数据进行变换,在一定程度上改善数据分布。然后,采用可以度量变量间的非线性相关性的MIC矩阵替换协方差矩阵,从而改善对非线性非高斯过程的监测效果。最后通过在田纳西-伊斯曼过程(tennessee eastman process,TE)仿真..

Feature Selection Algorithm Based on Multiple Correlation Measures

当前的数据挖掘和机器学习技术面临着大样本、高维度数据的挑战,使用特征选择方法作为重要的降维手段得到了极大的关注.然而,许多过滤式特征选择方法仅使用一种相关性度量去除冗余特征和不相关特征,并且没有考虑特征之间的交互性.因此,提出基于多种相关性度量的过滤式特征选择算法,另外,本文提出的算法也考虑了特征之间的交互性.该算法将转化为0-1标准形式的两种相关性度量进行融合,同时引入待选特征与已选特征的补充相关性因子解决特征之间的交互性.基于8个UCI数据集和3个常用分类器的实验验证了本文算法的有效性,同时与五种典型的过滤式特征选择方法相比,本文所提出的方法获得了更好的分类结果

CCT和WPS、CONVERT联用实现中英文图文混排的方法

CCT排版软件具有一定开放性的图形接口,为采用多种绘图软件所产生的图形进行中西文图文混排提供了可能.本文介绍利用图形转换程序CONVERT.EXE和WPS桌面印刷系统的图文编辑程序SPT.EXE实现多种绘图软件的图形编辑、插入中文和向CCT的BMF格式文件转换后在CCT下进行图文混排的基本方法

automatic bibliography integration system for domain experts

设计并实现了一种自动专家文献信息收集系统(BibCollector)。收录对象针对计算机科学技术领域的专家学者,收集范围涵盖国内外主要的全文数据库(SpringerLink,IEEE Xplore,ACM Digital Library,Elsevier Science Direct,中国知网CNKI和万方数据)和常用的引文数据库(SCI,EI,ISTP,CSCD)及专利数据库(Derwent)。该系统使用专家姓名和工作单位作为标识,判断记录相关性和去除重复项,生成的文献列表具有较高的准确度。该系统同时收集专家所发表的中文和外文文献,因此无论相比国外和国内的类似系统,该系统都具有数据来源更丰富的优势。该系统能为相关的文献收集工作节省大量人力