基于Logistic模型的居民废旧手机回收意愿的影响因素分析

基于对蚌埠市居民废旧手机回收意愿的问卷调查,运用SPSS统计软件,利用Logistic模型对该地区居民参与废旧手机回收意愿的影响因素进行分析.分析结果表明,对居民参与废旧手机回收有显著影响的因素主要包括文化程度,对环境污染的认知,对资源浪费的认知,是否泄露个人信息,废旧手机回收法律的了解程度等.根据回归结果为提高废旧手机回收率提出可行性建议.     

高楼抛撒物智能监控系统研究

城市高层建筑抛撒物关系到人身安全和事故责任追究。以监控摄像机为终端,构建一套完整的针对高楼抛撒物的监控系统。一旦发生事故可通过查看视频准确定位高空坠物抛撒位置,从找到事故责任人承担法律责任。     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.     

“当归-益母草”药对抗Ⅱ型糖尿病物质基础及作用机制研究

基于网络药理学手段探讨"当归-益母草"药对抗Ⅱ型糖尿病的物质基础及作用机制.以口服利用度(OB)、类药性(DL)为指标,结合生物信息学手段评估,筛选"当归-益母草"药对活性成分及抗Ⅱ型糖尿病特异性靶点,并构建"药物-靶点"网络.在数据库共收集到"当归-益母草"药对有170个化学成分,以OB、DL为评估参数共筛选出135个活性成分."药物-靶点"网络包含135个活性成分,相应靶点438个.进一步以OB、DL为评估参数共筛选出32个抗Ⅱ型糖尿病的活性成分,进一步利用MCODE插件富集到43个Ⅱ型糖尿病关键靶点.显示该药对活性成分和作用靶点与Ⅱ型糖尿病的发生、发展存在密切联系.确定了"当归-益母草"药对与Ⅱ型糖尿病的物质基础及关键调控靶点,并采用文献挖掘方法为药对治疗Ⅱ型糖尿病的分子机制提供理论依据.     

基于Linux系统的计算机网络安全管理与攻防对策

Linux系统的研发与应用,为计算机网络系统发展带来新的机遇与挑战。Linux系统内部开源型、自由型的运营模式为计算机设备与网络系统搭建对接平台,以保证操作人员可通过系统来对网络资源进行定向搜查。但从网络运营体系来讲,安全风险问题一直是技术人员的攻克难点,网络信息的动态化运行将严重增加网络安全体系的防控负担,令计算机使用者面临数据信息泄漏的风险。基于此,本文以Linux系统为出发点,指出计算机网络安全管理中存在的问题,并对网络体系下的攻防对策进行深度分析。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

二维欧氏空间内线性凸区域概念的PAC学习算法

实例空间X的一个子集规定一个概念,表现为一个函数c:X→{0,1}。给定X上一个分布D,可能近似正确(PAC)学习算法的目的是基于独立同分布样本S,由算法产生一个近似函数hS,以高概率保证它与目标函数c的误差不超过给定误差值。如果存在这样的算法其样本复杂性及时间复杂性受多项式界,则认为目标概念可以有效PAC学习。本文讨论二维欧氏空间上有界线性凸区域定义的目标概念的学习理论和方法,证明了有界线性凸区域定义的目标概念是有效PAC可学习的,其方法可以推广到n维欧氏空间上由超平面界定的有界凸区域对应的目标概念学习。     

论克拉维乌斯的二重双假设法求解公式的一致性

意大利数学家斐波那契(Fibonacci,C. 1170-C. 1250)在《计算之书》(Liber Abaci,1202)中首次利用多重双假设法求解多元线性方程组问题,成为之后三百多年欧洲数学家处理此类问题的标准算法。德国数学家克拉维乌斯(Clavius,1538-1612)在《算术实践概要》(Epitome Arithmeticae Practicae,1583)中运用二重双假设法求解三元线性方程组问题时,发现了求解公式的一致性,开始对斐波那契的方法做出重要简化。该文通过对比二者求解的异同,对克拉维乌斯的方法如何简化运算给出了量化分析,解释了克拉维乌斯双假设法求解公式一致性的数学原理,并进一步提出,他可能是基于对4个特殊三元线性方程组问题的计算结果进行分析和归纳,从而发现了求解公式的一致性。