基于信息增益的征信数据关联规则挖掘模型设计

基于信息增益及归因理论,结合矩阵表示方法,建立了征信数据的关联规则挖掘模型,以解决征信数据关联规则挖掘模型的变量权重确定及变量取值的影响度问题.该模型提高了其决策结果的准确性和科学性,决策效率得到提升.     

基于遗传算法的模糊综合评价法在科技人才创新能力评价中的应用

在如何构造、检验和修正判断矩阵的一致性问题以及计算判断矩阵各要素的权重方面,目前已提出的处理方法的主要问题是主观性强,修正标准对判断矩阵而言不能保证是最优的或只对判断矩阵的个别元素进行修正.针对这一问题,提出了基于遗传算法的模糊综合评价新模型,即用标准遗传算法检验、修正判断矩阵的一致性和计算判断矩阵各要素的权重.研究中建立了科技人才创新能力评价指标体系,并采用实际数据,应用新模型对此指标体系进行了实例分析.分析结果表明,本方法合理且有效.     

具有共同效应的多维信度模型(英文)

建立了具有随机共同效应的多维信度模型,得到了该模型中的非齐次与齐次信度估计.并讨论了这些估计的性质.类似于经典的信度理论,具有共同效应的多维信度仍然可以表示为个体数据、聚合数据与聚合保费的加权和,其权重被称为信度因子矩阵.最后,给出一个数值例子说明了多维信度估计的计算方法.     

基于群决策的改进AHP法在桥梁评估中的应用

针对传统层次分析法(AHP)的缺陷,提出基于群决策的改进AHP方法,应用到桥梁状态评估中。首先,引入指数区间数标度方法,建立元素为指数区间数的判断矩阵,并建立一套求解指数区间数判断矩阵指标权重的优化算法;然后,引入基于加权集值统计的专家群决策理论,讨论基于判断偏好信息的专家权重计算方法以及判断矩阵的集结,得到专家群体决策矩阵;最后,构建某钢箱梁斜拉桥的综合评估AHP模型,采用本文方法进行指标权重计算,论证方法的可行性与实用性。本文方法弱化了单一专家评判过程中的主观不确定性,为桥梁的管理养护提供了更加科学可信的决策依据。     

桥梁安全评估中不确定型层次分析法的应用

在桥梁的安全评估中,采用确定型层次分析法,存在指标的不确定性和模糊性.针对工程实例,文章采用不确定型层次分析法,建立桥梁递阶层次模型,通过对比4种不同指标权重计算方法,最终选用最优传递矩阵法进行桥梁指标权重的计算.结果表明,不确定型层次分析法能够全面考虑影响桥梁安全性的各种因素,而且,最优传递矩阵法计算权重精度高,使得桥梁安全评估结果更加可靠.     

基于指数标度和灰色理论的空军通信能力评估模型

根据层次分析法(AHP)原理,构建了空军通信能力指标体系,提出了基于指数标度和灰色理论的空军通信能力评估模型.该评估模型主要通过采用指数标度法进行指标权重设置,使判断矩阵的一致性指标真实反映思维一致性程度,确保了相对权重计算结果的真实可靠性.同时,针对指标体系中部分指标或难以完全确定及在一定范围内变化的现象,通过德尔菲法确定了空军通信能力指标的灰类阈值,运用灰色白化三角权函数对指标体系的不确定性数据进行白化处理,计算出空军通信能力综合聚类系数,得出空军通信能力评估结果.仿真分析验证了该模型合理、有效,且所需信息量少,易于程序实现,为科学评估空军通信能力提供了新的思路和方法.     

基于状态转移算法的极限学习机

目前极限学习机在训练模型时存在占用计算资源多和模型精度低等问题. 为了解决上述问题,提出了一种基于状态转移算法的极限学习机,可提升算法计算效率和模型精度. 利用状态转移算法的全局搜索特性求解线性方程组,得到极限学习机的输出权重矩阵,进而完成建模. 在分类和回归数据集上与极限学习机和其他主流算法进行对比,所提方法可以利用较少的隐藏层节点得到高精度的模型,同时具有更好的学习准确率. 这种高性能的建模方式弥补了极限学习机的不足.      

一种加权整体最小二乘估计的高效算法

加权整体最小二乘法（WTLS）是估计errors-in-variables （EIV）模型参数严密的方法,当面临大数据集时,其计算效率有限。针对EIV模型中设计矩阵呈现出的结构性特征,在最小二乘准则的约束条件下,通过仅给设计矩阵的随机列赋予权重,推证了适用于EIV模型参数估计的部分加权整体最小二乘法（PWTLS）。PWTLS无需借助拉格朗日辅助法,能够精确估计EIV模型参数;另外,该算法缩减了矩阵的维数,同时在迭代过程中避免了估计设计矩阵的随机误差,从而减小了矩阵运算量,提升了计算效率。最后以真实数据和模拟数据为例与其他7种同类算法进行对比,结果表明, PWTLS取得了与同类算法相同的精度,但计算效率显著提高,验证了算法的可行性。     

基于最优传递矩阵的不确定型层次分析法在桥梁安全评估中的综合应用

在桥梁的安全评估中,采用确定型层次分析法,存在指标的不确定性和模糊性。针对工程实例,采用不确定型层次分析法,建立桥梁递阶层次模型,通过对比4种不同指标权重计算方法,最终选用最优传递矩阵法进行桥梁指标权重的计算。结果表明,不确定型层次分析法能够全面考虑影响桥梁安全性的各种因素;最优传递矩阵法计算权重精度高,桥梁安全评估结果更加可靠。     

基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用

定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析（DEA）模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率。最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.