基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究

构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法, 对中国63个湖泊11年的9种水质指标(5110条数据)进行模式识别。首先采用SOFM对湖泊进行聚类, 以识别污染状况, 然后采用RF分析水质指标对湖泊类别的决定效果, 以确定代表性指标。SOFM的结果显示, 湖泊可以按污染程度分为3类。RF的结果发现, 在分类准确率为80%时, 根据高锰酸盐指数和叶绿素a浓度即可判定湖泊污染程度。该方法可从庞杂的数据中识别出反映水体污染特征的水质指标, 为快速认知水体污染状况及选取监测指标提供参考。     

一类三波作用模型的不变代数曲面、Hamilton结构及无穷远动力学行为

首先利用代数几何中的消除理论给出一类三波作用模型存在不变代数曲面的充分条件; 其次, 构造出该系统无穷多个Hamilton-Poisson结构, 即该系统是双Hamilton的; 最后, 利用R³中的Poincaré紧致化技巧完整刻画该系统在无穷远处的动力学行为.     

区间值模糊集中蕴涵算子基于重叠和分组函数的分配性

用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,在边界条件下给出以下4种方程及类似方程的解:I(x,O_1(y,z))=O_2(I(x,y),I(x,z));I(O_(x,y),z)=G(I(x,z),I(y,z));I(G(x,y),z)=O_(I(x,z),I(y,z));I(x,G1(y,z))=G2(I(x,y),I(x,z)).并说明t-可表示的连续Archimedean三角模(三角余模)分配性方程的解类似于上述结果.     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

从定积分的角度看粗糙集

对于粗糙集的定义及其基本性质,从定积分的角度,给出了一种全新的描述.     

基于元学习的语音识别探究

目前,高准确率的语音识别需要在大规模语料库上进行学习才能获得,然而大规模语料库的构建成本较高,某些语言很难采集到充足的语料,因此,基于小规模语料库的语音识别已成为目前挑战性的研究问题.元学习是模仿人类利用已有经验快速学习新知识的机器学习方法,在机器视觉单样本学习任务中表现出明显的优势,已成为新的机器学习研究热点.将元学习应用于单样本语音识别是解决基于小规模语料库语音识别这一挑战性问题的有效途径,在TIMIT和佤语数据库上,开展了基于Reptile元学习算法的单样本孤立词语音识别研究.实验结果表明,该算法能有效地提升模型收敛速度与泛化精度,从而提升了模型的学习能力,说明元学习方法有助于解决小规模语料语音识别这一挑战性问题.     

基于CRF和多元规则的层次化句法分析

针对句法分析中细粒度和粗粒度组块识别模型的冲突问题, 为解决句法分析中词语搭配规则多、减少搭配优先级变动的影响, 提出一种结合条件随机场（CRF）和多元规则的层次化句法分析模型. 先利用CRF算法识别细粒度语句的组块标记序列, 然后结合统计和多元规则识别粗粒度组块, 在识别出的组块中层层引入不同优先级的二元、三元规则. 该模型实现了同时进行细粒度和粗粒度组块的识别, 可更好地服务于句法分析. 在Chinese TreeBank8.0（CTB8.0）语料上采用5-折交叉验证, 结果表明, 相比于仅使用二元、 三元规则及使用CRF+二元规则的句法分析, 该模型的正确率分别约提高12%,3%,5%, 验证了该模型有效性和稳定性.     

基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析

针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.     

基于改进随机森林的企业破产预测研究

企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.     

尾矿坝振动实验数据样本容量的优化研究

针对铀尾矿坝振动实验逸出氡累积浓度数据样本容量设计的主观性,本文基于偏向角绝对值均值递减还原逸出氡累积浓度曲线,采用随机起点等距抽样方法,得到不同样本容量的数据子集;通过曲线拟合和样本决定系数度量不同子集对还原实验数据集的代表能力。在保障实验研究精度条件下,得到使实验成本较优的最小样本容量,实验结果表明在样本决定系数大于0.98时,优化后样本容量为实验数据样本容量的10%以下。