基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。     

基于贝叶斯理论的粗糙集规则提取

提出采用贝叶斯理论提取信息不相容和不完备的试验数据规则.首先以试验数据汇总表的确定性(可信度)为先验概率、试验数据的样本数(支持度)为后验概率,然后计算组合规则的条件概率,提取条件概率大于某一阈值的规则,最后通过逻辑合取与析取归并提炼规则.实例计算和应用分析表明,采用贝叶斯理论提取规则的算法概念明确,计算过程简单,便于编制计算机程序,最大限度避免了规则提取中的知识失真和规则丢失.     

无线传感器网络中基于HEED的多层分簇路由算法

基于HEED算法中簇首与基站通信能量消耗过大的问题,提出了一种新的成簇路由算法.在参考HEED路由算法的基础上,整合多层分簇的思想,通过在网络拓扑的底层构建多个簇头节点的簇集合、在拓扑的顶层构建多跳转发机制,提出基于HEED的多层分簇路由算法.实验表明,该算法在簇头节点分布和网络生存时间方面较已有的算法有较大的提高.     

Forecast Combination and Bayesian Model Averaging: A Prior Sensitivity Analysis

In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于样本块的图像超分辨率方法研究

提出了一种在马尔科夫网络框架下基于样本块的图像超分辨率算法。算法根据相似性选取多个样本块作为图像重建的候选,在候选集中计算图像块先验概率和图像块之间的相容性,最后在马尔科夫框架下选取最优图像块,合成最终的高分辨率图像。实验证明本文提出的算法具有较好的超分辨率效果。     

MDE关键技术分析

MDE（Modern Distance Education）是信息技术发展的产物,具有资源共享、信息交流、交互式、个性化教学等优点。文章对MDE涉及的关键技术进行了理论上的分析,以提高该系统的使用效率。     

基于网络环境下自主学习问题的解决对策研究

本文在自主学习的详细分解研究基础上，通过对网络环境下的自主学习方式的解析，阐述了自主学习的内涵和特征，总结了网络环境下中学生自主学习过程中存在的问题，并给出了相应的解决建议，进而提高我国大学生自主学习的能力。     

点与线的复制：基于网络思维的系统观

＂复制＂是一种普遍存在的现象,其表现为重复、拷贝或再造某种事物、结构或关系。这种现象在生命系统中尤为明显。通过把系统表征为由点（属性）和线（关系）所组成的网络,网络思维可以作为考察各种系统的认知工具。这种思维除了可以进行诸如还原、切出、背景化和层级化等多种表层操作以外,还具有更深层的点和线的复制。以对部分与整体、系统和环境的辨析为引导,本文首先简要回顾了鲁曼系统理论中的系统观发展史,然后以现有系统观的生命系统模式作为框架,提出把复制性作为网络思维的图式（基于点线符号的网络）及其考察的对象（系统）的基本特性,从而为利用网络思维考察各种系统提供新的理论依据和分析视角。     

应用流量控制设备打造高效校园网

本文首先提出了目前在校园网中所面临的带宽饥渴问题，并且对其起因进行了探讨，提出了解决带宽饥渴的首要措施是对校园网进行流量管理的观点：进一步以实例说明了流量控制设备的功能、部署过程、实际效果，提供了一个应对流量问题的思路。     

多项式感知器用于求解胡尔维茨可满足问题

定义了多项式感知器,分析了多项式感知器的逼近能力及特性,给出了多项式感知器用于求解多项式胡尔维茨可满足问题的神经网络学习算法.算例表明,该算法简单可行,易于实现,在稳定性问题中有着广泛的应用前景.