基于劣势前沿面的两阶段区间DEA评价与排序方法

在非径向CR模型与劣势前沿面的基础上 , 提出了一种两阶段区间DEA方法, 对具有不确定性且包含独立子系统的决策单元进行相对有效性评价与排序.      

基于中位数排序集抽样的区间估计

利用中位数排序集样本的次序统计量来构造未知总体中位数的区间估计,证明了新估计具有适应任意分布性,并系统验证了新区间估计的精度一致高于排序集抽样下总体中位数的区间估计。最后将针叶树的一组真实数据进行了实际应用。     

基于块匹配的运动矢量可靠性分析

为了改善目前对于运动矢量分析还较笼统的现状,获得对运动矢量场更为直观和定量的分析,运用贝叶斯定理,设计一种新型的基于运动矢量后验概率计算的矢量可靠性分析算法.利用贝叶斯理论中关于决策分析的思想,结合视频信号的特点和相关理论,计算运动矢量的后验概率,作为对矢量可靠性判断的依据,并据此优化运动补偿策略,提高去隔行效果.实验结果表明,用该法对运动矢量场进行分析,可得出对运动估计算法客观定量的分析结果,同时有助于矢量类去隔行算法的改进.运动矢量可靠性分析方法增强了块匹配运动估计算法的可分析性,有助提高运动补偿算法的鲁棒性和高质量地重建图像.     

ARFIMA模型参数贝叶斯估计的渐近性质

首先根据贝叶斯定理得到ARFIMA模型参数的后验边缘分布,并选择后验边缘分布的众数作为参数的估计值.参照季节性ARFIMA模型的极大似然估计的渐近性质的证明思路,证明了模型参数的贝叶斯估计具有相合性、有效性和渐近正态性.最后,对参数的贝叶斯估计方法的大样本性质进行仿真模拟,结果表明当时间序列样本足够大时,参数的估计值越来越接近于真实值.     

两个分批排序问题的NP-完备性证明

讨论了单台与两台批处理机上的、目标函数均为加权总完工时间的分批排序问题．用整数背包问题具体证明了这两个问题的NP-完备性．     

基于属性加权朴素贝叶斯的冠心病辨证模型

在原有中医药冠心病临床治疗数据采集系统的基础上,使用中医证型的辨证相关因素,提出属性加权朴素贝叶斯算法,并应用到冠心病中医证型的分类模型之中.实验结果显示,对于冠心病4种证型的分类,运用属性加权朴素贝叶斯分类算法都略高于朴素贝叶斯分类算法.实验结果表明属性加权朴素贝叶斯分类算法在中医冠心病临床诊断中具有良好的分类性能.     

排序算法的比较与选择研究

影响排序效率的因素有很多,首要因素是使用的算法;其次是为实现算法而进行的程序编制。算法时间复杂性的“0”表示法反映了渐近特性,但不能作为选择排序算法的唯一和最佳依据。本文指出了影响排序效率的各种因素,在实际中还需要根据这些因素选择不同的算法;文章还给出了几种排序程序的选择前提,分配排序的程序在执行时间上具有明显的优势。文章还给出了几种排序程序的实验数据,这些数据表明当待排序数据较多时,分配排序的程序在执行时间上具有明显的优势。     

区间数排序方法在自净需水量中的应用

关于区间数的排序方法近年来受到人们的关注,其理论方法应用的研究已经获得了一些成果,本文论述了区间数的定义和相关方面的不足.并利用可能度区间数排序对水环境的实际问题提出了自己的解决方法.     

贝叶斯正则化的 BP 神经网络在经济预测中的应用

本文应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络泛化能力.通过对湖北省1985年-2004年关于经济发展水平的数据进行拟和以及预测,结果表明采用Bayesian正则化算法比相同条件下采用其他改进算法泛化能力要好,收敛速度快、预测精度高,方法简单,操作方便.实例分析表明, 贝叶斯正则化算法优化BP神经网络的方法是令人满意的,对经济预测有良好的预测效果.     

一种编辑距离算法及其在网页搜索中的应用

针对传统方法不能很好地处理网页中简短域与用户查询之间的相关性排序问题,提出一种基于改进的编辑距离排序算法.将以词为单位的用户查询和简短网页域通过匹配编码转化为2个字符串,再利用改进的编辑距离计算2个字符串之间的相似性.由于在用户查询与待比较的简短网页域之间引入了查询词分布的位置、顺序和距离等,以及含有查询词修饰关系的重要信息,所以编码字符串之间的相似程度可以衡量对应的查询与简短网页域之间的相关性.经大规模真实搜索引擎实验表明,该算法较之传统的相关性排序算法,可以显著地提高网页搜索中的简短网页域相关性排序性能,尤其适用于简短域与用户查询之间的相关性比较.