非等时距GM(1,1)直接模型及其在材料试验数据处理中的应用

在原始数列等时距处理的基础上,通过用一次累减数列与原始数列构建微分模型,得到了非等时距GM(1,1)直接模型;并给出2个具有不同饱和特征的材料试验数据处理实例.通过这2个实例说明了非等时距GM(1,1)直接模型适合处理呈上升或下降饱和变化趋势、对数据无非负性要求的任意数列,其预测值不需要还原计算,具有适用范围广、预测精度高和简单实用的特点.该模型有效弥补了传统GM(1,1)模型在此类数据处理方面的不足,因此,具有较大的应用推广价值.     

一种基于动态期望车头时距的跟驰模型

现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.     

延迟概率和最大速度对交通流的影响

提出一种改进的单车道混合车辆元胞自动机交通流模型,考虑了车间距、车速对随机延迟概率的影响:当车速预期大于车间距时,其延迟概率较大;当车速预期等于车间距时,其相应的延迟概率较小;当车速预期小于车间距时,其具有的延迟概率最小.按此模型,通过计算机数值模拟,研究了具有不同最大行驶速度、不同随机延迟概率的车辆组成的混合交通流,得到的基本图在自由流区域出现跳变现象,在拥堵区域出现两个流量峰值,表明这是一种同步交通流现象.     

认知不确定下动态试验误差条件抽样分析方法

为满足武器系统动态试验误差分析的需求,针对试验误差分析中设备和模型的信息缺失影响分析结果的问题,提出了认知不确定条件下动态试验误差条件抽样分析方法.该方法将试验系统的认知不确定性分为模型认知不确定性和测量设备认知不确定性,并推导了二者概率分布间的联系.设计了条件抽样方法以得到认知不确定性和试验误差分布关系.根据试验结果,得到最佳认知不确定参数和试验误差分布.使用该方法对某引信定距空炸试验系统进行了分析,得到了其误差分布,并通过与试验数据及忽略认知不确定条件时误差分布仿真结果的对比表明,运用该方法获得的引信定距空炸试验误差分布与试验结果的相符程度更高.      

基于残差分析的0-1评分认知诊断模型项目拟合指标研究

认知诊断模型超过100种,在实际中选择合适的模型进行数据分析是十分重要的.本文针对0-1评分的认知诊断模型,提出2个项目拟合指标,即标准化残差和统计量z,为解决模型选择问题提供了一种途径.模拟研究得到统计量z大样本时渐近服从标准正态分布的猜想,以及在属性间紧密度较低时,2个指标对模型拟合不足识别效果较好.     

理想化认知模型理论对小品幽默话语的认知分析——以赵本山小品为例

Lakoff认为,理想化认知模型理论作为认知语言学中一个十分重要的概念,可以被用来解释语义范畴和概念结构。这对语义研究来说是一种创新。尝试在认知语言学的框架内,以理想化认知模型理论为基础,着重从三个方面对赵本山小品中幽默言语的生成进行认知解读,即:基于或突显某一模型、某一模型的隐喻或转喻说法以及修改某一模型,旨在为幽默话语研究提供一个新的视角。     

公交进站换道行为对车头时距的影响

公交车进站换道行为属于城市道路上的常发性、强制性换道行为.为了探寻因其导致的公交站上游交通组织状态混乱的影响因素,定性分析了公交车进站换道行为的过程,并且借助实际调查数据,定量分析换道耗时、换道次数、离站路程、穿越车道数和交通量这5个因素与车头时距的关系.基于主成分分析法,建立了车头时距与上述5个因素的多元线性回归模型,模型检验效果良好,效果优于经验回归模型.结果表明:公交进站换道对车头时距的影响过程,第1主成分主要反映换道耗时,而换道次数不满足主成分要求,对车头时距影响相对不明显;除了离站路程与车头时距成反比,其余4个因素与车头时距均成正比,即在高峰时期,公交车进站换道位置离站越远,较少的换道耗时、换道次数、穿越车道数或交通量都有助于改善公交站上游车辆交通状况.     

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１,１）模型的方法,弥补了等时距ＧＭ（１,１）模型的不足．通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义．     

一种新的无信号交叉口次要车流平均延误模型

 提出了无信号交叉口在主路具有2股车流且其车头时距均服从M3分布时次要车流的平均延误模型.次要道路车辆以泊松过程到达且在主路车辆具有绝对优先权下通过交叉口.推出了2股主路车流车头时距的联合概率密度函数.次要道路车辆在等待通过时形成M/G/1排队系统.根据排队理论得到该延误模型.所采用的方法可用到主路车流多于2条的无信号交叉口.     

一种ICAI课件模型

本文基于认知结构论 ,从学科知识 (领域知识 )模型、学生认知结构模型、教学策略模型三个方面以及它们之间的关系着手提出一种ICAI模型 ,在此基础上提出了该模型基于关系数据库的实现 ,最后分析了该模型的优点和不足 .     

面向区域交通状态预测的时空集成模型

在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方法获得时间预测结果,在空间维度上采用支持向量回归方法获得空间预测结果,并在集成模型中将两者的结果融合。在交通指数云图上的实验结果表明,与单一维度的时间或空间模型相比,该模型能显著提高预测精度。     

基于MS SQL的时变属性的表达机制研究

时态信息处理是当前信息处理的主要研究方向之一，时变信息的表达与应用是时态信息处理的关键技术。文中利用RDBMS系统实现时态信息的表达和时态信息的基本应用，通过基于MS SQL的结构化语言实现时态信息处理，特别是对于记录时变属性的时间变元Now的有关操作进行了设计，表达了时态变元Now的即时变化的语义。     

Temporal dynamics in social trust prediction

Inferring unknown social trust relations attracts increasing attention in recent years. However, social trust, as a social concept, is intrinsically dynamic, and exploiting temporal dynamics provides challenges and opportunities for social trust prediction. In this paper, we investigate social trust prediction by exploiting temporal dynamics. In particular, we model the dynamics of user preferences in two principled ways. The first one focuses on temporal weight; the second one targets temporal smoothness. By incorporating these two types of temporal dynamics into traditional matrix factorization based social trust prediction model, two extended social trust prediction models are proposed and the cor- responding algorithms to solve the models are designed too. We conduct experiments on a real-world dataset and the results dem- onstrate the effectiveness of our proposed new models. Further experiments are also conducted to understand the importance of temporal dynamics in social trust prediction.     

第三代移动通信中的联合时空信号处理（英文）

使用空间和时间联合方法解决第三代移动通信中的信号处理；根据基站的空一时信号模型，考虑了具体算法的结构和复杂性；通过对直扩-码分多路接入信号、多用户、多径瑞利衰落信道下自适应天线阵接收端信号的数值分析表明理论可行性；研究表明当SNR达9dB时，误码率下降100倍左右。     

网络用户信息查询行为模型的建立

在对具有代表性的几种信息行为模型进行研究的基础上,对网络环境下信息查询行为模型的建立进行了探讨。     

基于语义的自动文摘研究综述

基于语义的自动文摘方法能解决自动文摘处理中语言复杂性问题,在克服领域局限性的同时从本质上提高文摘的质量.常用语义模型包括统计主题模型和语义知识模型.基于语义的自动文摘是对传统文摘技术基于语义模型的扩充,在自动文摘的预处理、文档转换、文档候选片段提取和文摘生成4个基本过程中使用各种语义分析方法.     

时态知识/数据模型研究及应用

时间是信息的重要属性,不仅数据有时态性,而且知识也有时态性.时态信息在信息系统中扮演着日益重要的角色,在某些系统中还起着关键性作用.将时态应用分为完全时态应用、嵌入式时态应用和混合型时态应用3种模式,提出一种时态信息模型,重点讨论时态数据模型和时态知识表达模式,介绍典型时态信息系统"工资智能决策支持系统"中的知识/数据处理模型.     

文本阅读中时间信息加工的二阶段模型——来自ERP的证据

采用ERP技术,通过2个实验来探究文本阅读中时间信息加工的内在机制. 实验一通过控制文本阅读中事件场景持续时间,以时间词和回指词的N400波幅为指标,探讨时间信息转换后关键句阅读时间延长的原因;为了消除加工时间词本身对回指词加工的影响,实验二将重名回指词放在事件句句尾,进一步验证二阶段模型. 2个实验的结果表明:文本中时间转换信息引起关键句阅读时间延长的原因包括加工时间词与更新情境模型、通达先前信息与整合;文本阅读中时间信息加工符合二阶段模型,加工时间词和情境模型的更新为第一阶段,通达与整合先前信息为第二阶段. 研究结果为文本阅读中时间加工的二阶段模型进一步提供了神经生理方面的证据.     

一种基于过程的动态时空数据模型

 通过对土地利用时空对象变更的考察,指出纯粹以事件或事件序列方式构建的时空数据模型在时空要素关联和事件因果关系表达上存在的不足,提出以过程为核心的时空数据模型PBSTDM。该模型能反映时空对象的演变过程,以及在这个过程中产生的事件因果联系。给出了该模型的数据组织体系,以及基于此模型在土地利用更新调查中的应用系统实例,表明该模型能减少数据访问的复杂度,提高时空数据处理的效率。     

河床沉积物厚度对河水污染物向地下水扩散影响的模拟分析

以滦河为例,基于FEFLOW建立二维剖面水流模型和硝酸盐运移模型,根据地质、水文地质和实测水位资料调试水文地质参数,校正模型很好地反映研究区情况。利用校正后的模型模拟了不同厚度河床沉积物对硝酸盐的扩散情况,发现了河床沉积物厚度对污染物扩散影响的变化规律,结论对研究污染河水对地下水的影响具有指导性意义。