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177数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 序言专利是衡量一个国家创新能力的重要标准，在各行各业都起着重要的知识产权的保护作用。
分类检索系统是专利系统重要组成部分，一方面通过分类检索系统能够有效的节约研究者的搜集时间，另一方面也能通过精准的检索标签为研究者提供最新的研究方向。
传统的专利子分类模型是采用机器学习方式，在准确率方面一直都有所不足，面对复杂的文本有些捉襟见肘。
而深度学习能够应对复杂文本类型，是当前专利自分类模型新的研究方向，本文基于多标签分类、专利文本和大样本数据处理等问题进行研究，使用深度学习中的卷积神经网络来对专利自分类模型进行研究，希望能为相关模型的构建提供参考。
2 专利文本分类技术专利文本分类技术可以分为文本输入、文本预处理、文本表示、分类器和类别输入。
利用计算机技术对现有的文本特征进行提取，转变为可视化的特征值，进而转换为专利的类别值后输出。
所以专利文本技术本质是在挖掘专利文本的所属特征信息，然后基于训练分类模型去学习各个类别专利的相应特征，最后进行表述性的判断[1]。
2.1 专类文本预处理首先是针对专利数据集中的标题、摘要等信息进行相应的文本提取，对其中所出现的网络符号和乱码等文字进行清理，然后是对文本进行分词，保证文本的词语变成有序文本，方便下一步提取文本的特征词，同时去除文本的停用词，最后将文本的转化成分类器能读取的数值形式。
其中分词是保证文本处理质量的关键步骤，相较于英文的自然分割，汉语的分词步骤显然更加复杂，基于汉语特殊的表现形式，当前研究人员将中文专利分词算法分为四个类型：2.1.1 基于词典的机械方法基于词典的机械方法是针对字符进行匹配，在进行分词之前导入相关词汇的大辞典，按照相应的算法将带分词的文本与词典中的词条进行匹配，进而确定文本的词语，导出分词结果。
结构三维非线性分析软件Opensees的研究及应用I. 综述随着计算机科学技术的飞速发展，三维非线性分析已经成为工程领域中的一个重要研究方向。
在这个背景下，结构三维非线性分析软件(如Opensees)的研究和应用日益受到学术界和工程界的关注。
本文将对结构三维非线性分析软件Opensees的研究及应用进行综述，以期为相关领域的研究者提供参考。
首先本文将介绍结构三维非线性分析的基本概念和方法，结构三维非线性分析是一种研究结构在复杂载荷作用下的动力学行为的方法，它涉及到结构动力学、有限元方法、边界元方法等多种数学工具和技术。
通过这些方法，可以求解结构在不同工况下的应力、应变、位移等响应变量，从而预测结构的性能和寿命。
其次本文将重点介绍结构三维非线性分析软件Opensees的发展历程、功能特点以及在实际工程中的应用。
Opensees是一款专门针对结构三维非线性分析的软件，具有强大的计算能力和灵活的操作界面。
它支持多种有限元模型和材料本构关系，可以实现多种求解算法和后处理功能。
在实际工程中，Opensees已经成功应用于多个领域的结构设计、优化和可靠性评估等问题，取得了显著的研究成果。
本文将对结构三维非线性分析软件Opensees的未来发展趋势进行展望。
随着计算机硬件性能的不断提高和计算方法的不断创新，结构三维非线性分析将在更广泛的领域得到应用，如航空航天、能源化工、生物医学等。
同时为了满足不同应用场景的需求，Opensees将继续优化其功能和性能，提高计算效率和精度，拓展与其他软件和工具的集成能力。
研究背景和意义随着计算机技术的飞速发展，三维非线性分析在工程领域中的应用日益广泛。
结构三维非线性分析软件作为一种重要的工具，为工程师提供了强大的计算能力，有助于更准确地评估结构的性能和稳定性。
然而目前市场上的三维非线性分析软件往往功能有限，难以满足复杂结构分析的需求。
因此研究和开发一种高效、功能完善的结构三维非线性分析软件具有重要的理论和实际意义。
基于RBF神经网络的非线性系统对象辨识
基于径向基函数（RBF）神经网络的非线性系统对象辨识是一种用于建立模型和预测非线性系统行为的方法。
它通过输入-输出数据的关系来训练神经网络模型，以便能够预测输入的未知输出。
RBF神经网络是一种前馈神经网络，它由至少三层组成：输入层，隐藏层和输出层。
隐藏层的神经元使用径向基函数作为其激活函数。
常见的径向基函数包括高斯函数和多项式函数。
在非线性系统辨识中，我们通过将输入-输出数据对应关系映射到RBF神经网络的训练数据集中来训练模型。
训练过程包括以下几个步骤：
1. 数据准备：收集一定量的输入-输出数据对，将其划分为训练集和测试集。
2. 网络初始化：初始化RBF神经网络的参数，包括权重、偏置和径向基函数的中心和宽度。
3. 特征提取：从输入数据中提取特征，并用特征向量表示。
4. 网络训练：将特征向量和对应的输出数据输入到网络中，利用误差反向传播算法来调整网络参数，使得网络能够更好地拟合输入-输出数据对应关系。
5. 模型评估：使用训练好的网络模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的误差，评估模型的准确性。
RBF神经网络的优点是可以较好地逼近非线性系统的输入-输出关系，并且具有较强的泛化能力。
它也有一些限制，例如对于大规模数据集的处理效果不佳，并且需要通过交叉验证等方法来选择合适的网络结构和参数。
非线性模型在进化计算中的应用进化计算是一种模拟生物进化过程的计算机处理方法，广泛应用于优化问题和机器学习中，其中非线性模型是进化计算的重要组成部分。
非线性模型是指一类不满足线性叠加性质的数学模型，通常需要用计算机算法来求解。
在进化计算中，非线性模型的应用能够提高算法的效率和精度，从而实现更好的优化和学习。
非线性模型是进化计算中常见的优化目标函数，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。
SVM是一种基于最大间隔分类原理的机器学习算法，其模型为非线性函数。
NN是一种基于神经元模型的计算机算法，其输入和输出之间的映射函数也是非线性函数。
在处理大量数据时，这些非线性模型可以识别数据之间的复杂关系，进而提高处理的准确度和效率。
除了优化目标函数，非线性模型在演化计算中还有其他应用。
例如，在多目标优化（MO）问题中，可能存在多个目标函数需要优化。
由于不同目标函数之间通常是相互影响的，因此需要使用非线性模型来解决这种问题。
非线性模型可以将多个目标函数进行合并和优化，得出一个全局最优的解。
另外，非线性模型在进化计算的种群初始化和调整中也有应用。
在种群初始化中，随机数发生器通常无法生成最优的种群。
因此，需要使用基于非线性模型的初始化方法来生成种群，以尽可能提高种群质量和效率。
在种群调整中，需要使用非线性模型来确定种群中每个个体的适应度，以保证种群中每个个体都能够适应环境的变化。
总之，非线性模型的应用在进化计算中发挥了重要作用。
非线性模型不仅能够实现更好的优化和学习，还能够提高进化计算的效率和精度。
在未来，随着计算机算法和技术的不断提升，非线性模型在进化计算中的应用将会更加广泛和深入。
非线性系统的建模与控制方法研究概述非线性系统在现实世界中广泛存在，例如机械系统、电路系统、化学反应系统等，其动态行为往往更加复杂和困难于线性系统。
因此，研究非线性系统的建模和控制方法显得尤为重要。
本文将讨论非线性系统的建模方法和常见的控制策略，包括模糊控制、神经网络控制和自适应控制等。
一、非线性系统的建模方法1.1 相似方法相似方法是一种经验性的建模方法，通过观察和分析系统的特征和行为，将其与已知的线性或非线性系统进行类比，并利用类比得出的模型来描述和预测系统的行为。
相似方法适用于从现有的非线性系统中推导出近似模型的情况。
1.2 描述函数法描述函数法是一种常用的非线性系统建模方法，它通过将非线性系统的输入和输出之间的函数关系表示为一个描述函数，从而得到系统的数学模型。
描述函数法适用于特定类型的非线性系统，如非线性饱和系统和非线性运动学系统等。
1.3 状态空间法状态空间法是一种基于系统状态的建模方法，它将系统的动态行为表示为一组状态方程。
通过对系统的状态变量和状态方程进行数学描述，可以得到非线性系统的状态空间模型。
状态空间法适用于具有多个输入和多个输出的非线性系统。
二、模糊控制方法2.1 模糊集合和模糊逻辑模糊集合理论是描述模糊现象和不确定性的数学工具，它将某个事物的隶属度表示为一个介于0和1之间的数值，而不是传统的二值逻辑。
模糊逻辑是一种基于模糊集合的推理方法，它通过定义模糊规则和模糊推理机制来实现对非线性系统的控制。
2.2 模糊控制器的设计流程模糊控制器的设计流程通常包括以下几个步骤：确定输入和输出的模糊化程度、建立模糊规则库、设计模糊推理机制、进行模糊推理和去模糊化处理。
通过这些步骤，可以将非线性系统的输入和输出之间的关系表示为一组简单的模糊规则，并将其用于控制器的设计和实现。
三、神经网络控制方法3.1 神经网络的基本原理神经网络是一种模拟生物神经系统的信息处理方法，它由一组相互连接的神经元组成，这些神经元通过调整其连接权值来实现对输入和输出之间的映射关系进行学习和训练。
非线性SVM模型的原理及应用1. 引言支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种非线性分类和回归分析的机器学习模型。
在非线性问题中，SVM通过使用核函数（Kernel Function）将数据从低维映射到高维，从而在高维空间中构建一个最优的超平面。
本文将介绍非线性SVM模型的原理和应用。
2. 非线性SVM模型的原理在介绍非线性SVM模型的原理之前，我们先回顾一下线性SVM模型的基本原理。
线性SVM模型的目标是找到一个线性超平面，将不同类别的样本尽可能地分开。
然而，在一些复杂的问题中，数据往往不是线性可分的。
非线性SVM模型通过引入核函数来处理这些非线性问题。
非线性SVM模型的原理可以简述为以下几个步骤： 1. 将原始数据通过核函数映射到高维空间，使得数据在高维空间中线性可分。
2. 在高维空间中构建最优超平面，使得不同类别的样本尽可能地分开。
3. 根据支持向量（Support Vectors）对新样本进行分类。
3. 非线性SVM模型的应用非线性SVM模型在许多实际问题中都有广泛的应用。
以下列举了几个典型的应用场景：3.1 图像识别图像识别是非线性SVM模型的一个重要应用领域。
通过使用核函数将图像数据映射到高维空间，SVM模型可以在高维空间中构建一个能够准确分类图像的超平面。
这种方法在人脸识别、物体识别等领域取得了很好的效果。
3.2 自然语言处理非线性SVM模型在自然语言处理中也有广泛的应用。
例如，情感分类是自然语言处理中的一个重要任务。
通过将文本数据通过核函数映射到高维空间，SVM 模型可以对文本进行情感分类，判断文本的情感倾向。
3.3 金融风险预测金融风险预测是另一个非线性SVM模型的应用领域。
通过使用核函数处理金融数据，SVM模型可以对股票市场、外汇市场等进行预测和风险评估。
这种方法可以帮助投资者制定投资决策，降低投资风险。
3.4 生物信息学在生物信息学中，非线性SVM模型也被广泛应用于DNA序列分析、蛋白质结构预测等领域。
模式识别——非线性分类器非线性分类器是指一种能够处理非线性问题的模式识别算法。
在现实世界中，很多问题都是非线性的，比如图像分类、语音识别等。
传统的线性分类器，比如逻辑回归和支持向量机，在处理非线性问题时表现不佳，因此非线性分类器的出现对于模式识别领域具有重要意义。
非线性分类器主要有以下几种类型：核函数方法、神经网络方法和深度学习方法。
首先，核函数方法是一种常见的非线性分类器方法。
核函数方法的核心思想是通过对训练样本进行非线性映射，将其映射到一个高维特征空间中，在高维空间中采用线性分类器进行分类。
常见的核函数包括多项式核函数、高斯核函数等。
核函数方法有很好的分类性能，并且计算效率较高，因此在实际应用中被广泛采用。
其次，神经网络方法也是一种常用的非线性分类器。
神经网络模拟了生物神经系统的结构和功能，能够处理复杂的非线性问题。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自前一层的输入，并将其加权求和后经过激活函数输出。
神经网络具有较强的学习能力和适应性，可以自动提取数据的特征表示，因此在图像、语音等领域取得了很好的效果。
最后，深度学习方法是当前非线性分类器的研究热点。
深度学习模型具有多个隐藏层、大量参数和复杂的结构，能够处理非常复杂的非线性问题。
深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等在图像、语音和自然语言处理等领域已经取得了很大的突破。
深度学习模型的主要优点是能够自动学习特征表示，并且可以通过增加网络深度提高模型的表达能力。
为了克服这些挑战，可以采取以下方法。
首先，结合核函数方法和神经网络方法，可以提高分类器的性能和泛化能力。
其次，利用迁移学习和半监督学习等方法，可以减少标注样本的需求，提高分类器的效率。
此外，引入集成学习和混合模型等技术，可以进一步提高分类器的性能和鲁棒性。
总之，非线性分类器在模式识别领域具有重要意义。
核函数方法、神经网络方法和深度学习方法是常见的非线性分类器方式。
未来的研究方向包括提高分类器的性能和泛化能力，降低模型复杂度，减少标注样本的需求等。
基于反三角函数的logistic映射-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写本文的概述部分时，我们将介绍基于反三角函数的logistic映射的相关概念和应用。
反三角函数是一类与三角函数相对应的函数，它们的定义域和值域有所不同，但在一定条件下可以相互转化。
本文将首先介绍反三角函数的概念和常见的应用场景。
反三角函数是指与三角函数互为反函数的函数，常见的反三角函数包括反正弦函数、反余弦函数和反正切函数等。
它们在数学和工程领域中具有广泛的应用，例如在解三角方程、计算角度值和求解几何问题等方面。
接下来，我们将重点介绍logistic映射的基本原理及其与反三角函数的关系。
logistic映射是一种非线性的动力系统，常用于描述种群的增长、物种的分布和社会现象等。
它的特点是具有周期性和混沌性质，反三角函数在logistic映射的计算和分析中起到了重要的作用。
在本文的结论部分，我们将总结反三角函数与logistic映射之间的关系，并讨论反三角函数在logistic映射中的应用前景。
我们相信，通过对反三角函数和logistic映射的深入理解和应用，可以为解决实际问题提供有力的数学工具和方法。
在接下来的篇章中，我们将详细阐述反三角函数的概念和性质，探究logistic映射的数学模型和应用案例，并分析反三角函数在logistic映射中的具体应用。
通过这些内容的讲解，我们希望读者能够对基于反三角函数的logistic映射有一个全面的了解，并能够将其应用于实际问题的解决中。
1.2 文章结构文章结构的目的是为读者提供一个清晰的框架，帮助他们更好地理解文章的内容和组织。
本文的结构分为引言、正文和结论三部分。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的。
概述部分可以简要介绍反三角函数和logistic映射的背景和概念，并提出这篇文章要解决的问题或研究的目标。
文章结构部分则是对整篇文章的组织架构进行介绍，让读者了解每个部分的主要内容和重点。
浅析人工智能中的图像识别技术论文浅析人工智能中的图像识别技术论文图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。
随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。
图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。
从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1 图像识别技术的引入图像识别是人工智能科技的一个重要领域。
图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。
图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。
今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。
虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。
这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。
通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。
图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1 图像识别技术原理其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。
计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。
计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的.影响罢了。
人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。
复杂化学模式群的非线性映射及其应用颜学峰3陈德钊 胡上序(华东理工大学自动化研究所,上海200237)(浙江大学化工系计算机仿真教研室,杭州310027)摘 要 提出新的非线性映射算法,并分别采用传统非线性映射算法和新的非线性映射算法,将8维橄榄油样本映射于平面。
其中新的非线性映射算法获得更好保留样本模式拓扑结构的映射平面,映射平面清晰地反映模式的类别关系,即同类模式都清晰地聚集在一起,实现聚类。
关键词 复杂化学模式,非线性映射算法,保留拓扑结构,类随机优化算法,聚类 2002209212收稿;2003202218接受1 引 言很多物料的组成非常复杂,包含众多组分。
设物料的组分数为p ,第k 个组分的含量为x k ,物料组成可表示为p 维矢量,它也是p 维空间的一个模式点x =(x 1,x 2,…,x p )。
从一类物料中采集的样本则为p 维空间中的一个模式群,它们具有一定的分布。
由于物料的性质决定于它的组成,讨论其分布往往是分析处理化学信息的关键步骤。
采用非线性映射算法1～3可以将高维复杂化学模式群映射到二维平面上,以直观的形式显示模式群在原始空间中的分布情况。
2 传统非线性映射算法非线性映射算法将高维空间中的模式点映射到低维空间中,并且使低维空间中的映射点相互之间的距离与原始高维空间中模式相互之间的距离尽量相同。
设样本包含n 个模式,模式为p 个元素组成的矢量,即每一个模式可用p 维空间中的一个矢量x i =[x i 1x i 2…x ip ](i =1,2,…,n )来表示,则原始空间的维数为p 。
设映射结果为二维平面,则二维平面上也有n 个映射点,每一个映射点可以用一个二维矢量y i =[y i 1y i 2](i =1,2,…,n )来表示。
设原始p 维空间中,模式x i 和模式x j 之间的距离为:d 3ij =6p k =1(x ik -x jk)21/2(1)即d 3ij 是模式x i 和模式x j 之间的欧氏(Euclid )距离。
非线性动态系统的建模与控制研究非线性动态系统是指系统模型中存在非线性因素的动态系统，其特点是具有更为难以分析的复杂性和多样性。
非线性动态系统的建模与控制研究成为数学、控制理论等领域中的热点问题，其重要性在于它们可以被应用于很多实际的工程和科学问题中。
1.非线性动态系统的建模方法非线性动态系统的建模方法主要有仿射法和动力学方法两种，仿射法的基本思想是利用仿射函数将非线性动态系统转化为一组线性方程，而动力学方法则是利用微分方程、偏微分方程和积分方程等方法来描述系统的动态行为。
1.1 仿射法仿射法主要有渐进仿射法、等效仿射法及增广控制策略法等，这些方法都采用仿射函数将非线性系统转换为一组线性方程。
其中，最常用的是等效仿射法，它可以将非线性动态系统转换为同一阶数矩阵的线性系统，可以很好地应用于系统的模型预测控制和滑模控制等领域。
1.2 动力学方法动力学方法主要有传统的Lagrange动力学方法、Hamilton-Jacobi- Bellman (HJB) 方法、Lyapunov 动态稳定方法等。
其中，Lyapunov动态稳定方法是一种非常重要的方法，它可以分析非线性动态系统的稳定性，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
2.非线性动态系统的控制方法非线性动态系统的控制方法主要有反馈线性化控制、自适应控制、鲁棒控制、变结构控制等。
2.1 反馈线性化控制反馈线性化控制是一种将非线性控制系统转换为线性控制系统的方法，通过线性化的控制方法来实现系统的控制目标。
反馈线性化控制方法具有控制精度高、鲁棒性强、控制器设计简单等优点，但其需要较高的系统模型准确性和时变控制输入的信息。
2.2 自适应控制自适应控制是指根据系统的输出信号和模型误差来实现系统控制的一种方法。
自适应控制方法可以克服动态系统的不确定性，其可适用于系统模型未知、难以测量等实际应用问题。
2.3 鲁棒控制鲁棒控制是指基于非线性动态系统的模型，采用特定的数学模型和控制方法设计系统的控制器。
