基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型.该网络具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,总共六层的结构,且模糊规则层具有根据具体问题情况进行调节的能力,优于神经网络完全黑箱操作的特点.利用Matlab6.1对167组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小.     

稳健设计理论在液体动压滑动轴承中的应用

将稳健设计理论应用于液体动压滑动轴承，按照其基本原理建立了数学模型，得到了更符合要求的优化设计方案。     

Web工作流系统中属性证书访问控制研究

提出了一种基于属性证书的访问控制模型，分析了模型的工作流程与特点，提高了系统的整体存取控制能力，讨论了在现有的Web工作流系统中实现该模型时的一些具体问题。     

嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

IP黑名单关联聚类算法对恶意簇检测的优化研究

互联网中复杂的恶意活动都是由IP地址集群共同执行的,通过处理在网络中收集的数据来寻找恶意IP簇成为重要的研究方向。提出一种IP黑名单关联聚类算法(IPBACA),首先,构建IP-IP无向图;然后,利用测量统计相关性来测量IP黑名单与IP的相关性,并使用给定的IP黑名单来找到最佳阈值得出IP簇,判断其标准化残差是否达标;最后,识别出具有高精度的恶意簇。仿真结果表明,对比ICAMO算法,CAIIB算法和DABR算法,本文提出的IPBACA算法在精确率、召回率、F1指标和归一化互信息等4个主要性能指标方面均有明显改善,显著提高了对检测恶意簇的检测能力。     

非标准结构蜗杆传动的设计应用

随着工业化水平的突飞猛进,微型化和非标准设计的以传递运动为主的蜗杆传动越来越多地用于机电产品的设计过程.蜗杆传动的微型化、超微型化和超精密加工设计现已大量应用于电气产品的开发、精密仪表的精确传动和科学研究.本文探讨了蜗杆传动的非标准设计牵涉到的几何参数有齿廓参数、蜗杆轴面模数或蜗轮的端面模数、螺旋升角、蜗杆头数、直径系数和导程角、蜗轮齿数、变位系数等.     

苯并三氮唑在金属清洗剂中缓蚀性研究

本文研究了苯并三氮唑在金属清洗剂中的缓蚀作用,用电化学法比较研究了苯并三氮唑(BTA)、硅酸钠、硝酸钠在10%NaCl溶液中对铜的缓蚀性能;在原电池中探讨苯并三氮唑与硅酸钠、硝酸钠协同对铜的缓蚀作用。实验结果表明,苯并三氮唑本身具有缓蚀性,缓蚀率为54.5%,加入助溶剂硅酸钠后缓蚀率由54.5%增加到84.5%;硅酸钠、苯并三氮唑复配后在油酸三乙醇胺金属清洗剂中对铜的缓蚀率可达97.6%;浓度为0.0008mol/L苯并三氮唑在时间达3h时缓蚀作用最强,且硅酸钠(0.004mol/L)、苯并三氮唑(0.0008mol/L)和油酸三乙醇胺三者复配对铜的缓蚀作用最好。苯并三氮唑对铝基本无缓蚀作用。     

波束域Root-MUSIC算法的进一步降阶处理

研究了波束域降阶Root-MUSIC算法，在子阵分解降阶的基础上，进一步将多项式的求根阶次降到与源数目相同，提出了求解降阶多项式的方法。该方法最大程度地减少了求根多项式的阶次和求解多项式的次数，并保持了Root—MUSIC算法的优良性能。显著降低运算量是其最大优点，仿真结果验证了降阶算法的有效性，并比较了不同阶次波束域Root—MUSIC算法的估计性能。