血糖均值增龄曲线选择性偏差校正方法

为研究正常人群血糖的变化规律,应用大量实测数据构建了人群血糖均值随年龄变化曲线,提出一种基于Heckman模型的血糖曲线选择性偏差校正方法,对血糖曲线进行了偏差分析及校正.根据偏差显著性系数(IMR)呈显著状态以及数据校正对方程的参数估计结果的优化,证实了选择性偏差的存在以及对其有效的校正;应用跟踪数据进行了曲线趋势变化的验证,校正后的曲线平均误差明显小于校正前的平均误差,表明校正方法及校正结果的有效性.     

基于分层排序集抽样方法的改进比率估计

基于分层排序集样本提出了总体均值的改进比率估计方法,讨论了改进比率估计量的均方误差和偏差估计式,证明了改进的比率估计比原来的联合比率估计更加有效.最后,利用一组幼儿黄疸病胆红素含量的数据进行实例分析,结果表明,基于分层排序集样本的改进比率估计可以有效提高估计精度.     

基于泛函序列的模糊C均值算法

在模糊C均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊C均值算法的方法。从传统的模糊C均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收敛到的不动点是目标函数达到的极值点。而后,使用最速下降法加快该序列收敛速度。最终通过实验结果来验证了理论的可行性。在其迭代过程中,对于越偏离理论聚类中心的点,下降趋势比传统模糊C聚类算法就越明显。     

滑行道安全间距不满足要求时飞机滑行风险评价

针对机场飞行区滑行道宽度及滑行道与固定物体、平行滑行道间距不满足标准要求,飞机滑行过程中存在风险的问题,分析了飞机滑行的轨迹偏差,基于极值理论和广义Pareto分布的主要原理,分析滑行道偏离的高尾数据,选取合适的阈值,建立了偏离超阈值碰撞风险模型;在此基础上,对基础数据样本选取、阈值确定以及模型参数确定进行分析,最终给出了滑行道偏差的概率分布。     

自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

基于初始均值点离散化的改进K-means算法

聚类分析是一种重要的数据挖掘方法,K-means算法是其中最常用的基于划分的方法。本文提出了一种基于初始均值点离散化的改进K-means算法。改进的算法在选取初始均值点时,尽量使初始均值点的分布离散化,解决了传统算法中随机选取初始均值点所造成的一些问题。同时,为了得到更高质量的聚类结果,本文进行了数据集中的离群点检测和自动确定参数k的最佳取值两方面的前期处理工作。实验证明,改进后的算法明显优于传统算法。     

基于隶属度改进的模糊K-均值算法

通过对模糊聚类K-均值算法进行分析,针对隶属度归一可能引起结果偏差,对隶属度进行了改进,并进行了实验比较,验证了改进的有效性.     

基于侧信道分析的硬件木马建模与优化

针对集成电路中的硬件木马问题,开展了基于侧信道分析的硬件木马电路功耗模型的设计和优化工作.在完成建模的基础上,分析了木马电路对模型参数的影响.针对木马检测中的工艺偏差噪声问题,提出了一种基于主成分分析的模型优化算法.该方法利用协方差矩阵完成数据的投影变换,从而减小工艺偏差噪声对测试的影响.经仿真验证表明建立的模型与实验得到的数据基本符合.通过对测试电路进行蒙特卡罗分析,完成了工艺偏差噪声的仿真,同时验证了模型优化算法的有效性.     

工程机械液压泵和马达模型的非线性改进

对传统键合图模型部分元件进行了非线性化改进,并建立了参数优化算法来根据样本的效率实验数据确定模型参数.以一种马达产品样本对象为例,改进后模型得出的工况效率分布图与实验图线对比结果明显优于传统模型;与试验数据对比误差分析证明,传统模型误差比例均值为3.55%,方差为0.005 298;改进后模型误差比例均值为1.18%,方差为0.000 487 5;改进后模型更适用于工况复杂设备的建模描述.     

轿车车身骨架精度调试方法研究

介绍了轿车新产品调试、量产过程中车身骨架精度调试的思路以及常用的方法及原则,统计了50台以上的三座标精度数据,对于超差点位应用数据点折线图进行趋势分析,进而对车身骨架精度尺寸控制提出改进措施和方法.     

城乡人口地域分异特征的多分形刻画

从城市-乡村人口二尺度递阶分布的假设出发,构造城乡人口交叉分布的多分形系列模型.根据这些模型,借助区域城市化水平,可以方便地估计城乡地域分异的多分维谱.以中国和美国的城市人口比重为例,说明了多分维谱的计算方法.根据理论分析和计算结果,提出了反映人文地理系统空间利用效率的计量公式.在实践中,可以根据多分形的结构反过来划分城乡地域范围,揭示其区域系统的空间结构特征.     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

基于logistic分布的在险价值计算方法

针对Risk Metrics方法的不足,利用logistic分布对其进行了改进,并采用事后检验法对两种方法进行了比较,结果表明基于logistic分布的计算方法优于Risk Metrics方法.     

基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则

提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则，冲突主要分配给产生冲突的焦元，且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明，新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题，而且能够从证据中提取更多的信息，使组合结果更为合理。     

轨道交通网络的可达性及其网络结构分析

以分析轨道交通网络结构为目的,利用可达性对上海3个不同时期的轨道交通网络的通行效率进行了分析.实证分析结果显示,可达性会随着地铁网络规模的增大呈下降趋势.为了阐释出现这种现象的原因,随后对各时期的网络进行结构分析.分析结果显示,3个网络的平均距离和平均最短路径对网络的可达性影响极小,而作为轨道交通网络特有的度分布现象对其影响较大.同时,分别将3个网络与保持度分布不变的随机网络进行了可达性和网络效率的对比,结果表明,轨道交通网络的便利性与网络效率仍有很大的提高空间.     

基于自组织映射神经网络的粘连字符分割

用自组织映射神经网络作为粘连字符分割的方法，对经典的自组织学习规则做了一些改进，使其以较少的神经元结点、较快的速度逼近粘连字符的白像素点的分布。     

基于置信规则推理的库存控制方法

提出一种在非平稳需求以及区间预测需求情况下的基于置信规则推理的库存控制方法.该方法不依赖于需求的分布模型,区间预测需求利用能够处理多种定性和定量不确定性信息的ER(证据推理)框架进行表达,领域专家知识可以用来构建和初始化置信规则库,历史需求信息可以用来训练置信规则库,以得到更加可信的推理.给出了一个汽车4S店库存-销售实例,证实了该方法的可行性及其相对于传统方法的优越性.     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

零程过程的临界密度的数值模拟

零程过程（Zew—Range Process以下简称ZRP）的临界密度是我们所关注的，在随机动力学规则下已经能解析得出，但在其他的动力学规则下还不能解析求解。我们引入了一个新的参量局域化系数来度量系统粒子分布的局域性，数值模拟了在随机动力学规则下的局域化系数随粒子密度的变化关系，得到临界密度，结果与解析得到的系统临界密度相符。这样我们可以通过数值来得出其他动力学规则下的临界密度。     

一种基于GDT的缺省规则发现算法

将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间, 提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法. 使用该算法可以从不一致和不完全的数据中挖掘缺省规则, 同时该算法可过滤数据中的噪声, 并且可以对未见实例进行预测.