决策支持系统模型自动更新策略

现有决策支持系统(DSS)往往面临着决策模型更新的问题,核心的决策模型无法由系统来自主更新,需要模型开发人员重新进行数据挖掘过程,开发成本过高.针对这一问题提出新的概念,即采用规则引擎技术来管理、调用DSS的决策模型.当需要更新DSS的决策模型时,通过模型更新模块,更新决策模型的参数,生成的新模型作为规则保存在规则引擎中,而在DSS中只需调用相关规则即可应用新的决策模型.最后通过构建原型系统验证模型自动更新策略的必要性和可行性.     

基于函数型主成分和星座图的时间序列聚类法

通过构造融合函数型主成分和星座图的时间序列特征提取方法,结合模糊聚类思想得到时间序列聚类的一种算法.实验一在第一次特征提取后,用了五种不同的方法进行对比实验,表明该方法在时间序列聚类上效果良好;实验二将该方法应用在股票时间序列上,可以很好地区分不同行业的股票;实验三用该方法指导短期投资,可以有较好的收益率.     

微机系统课程设计成绩的模糊综合评价

研究模糊数学方法在评定微机系统课程设计成绩中的应用,从而建立一种科学合理的课程设计成绩评定方法．     

模式收缩最小二乘回归子空间分割

基因表达数据聚类为肿瘤新类别的发现提供了重要手段。然而,直接对原始数据进行聚类会在一定程度上丢失数据本身隐含的流形结构信息,影响子空间分割方法的聚类效果。为解决这一问题,提出模式收缩最小二乘回归(pattern shrinking least square regression, PSLSR)子空间分割方法。该模型能够同时进行模式收缩和仿射矩阵的学习,并利用交替优化方法进行求解。在6个基因表达数据上的实验结果表明该方法优于现有子空间分割方法。     

局部和稀疏保持无监督特征选择法

利用局部保持投影和稀疏保持投影来刻画数据的本质结构,结合L_2,1范数的组稀疏性来选择特征,提出一种新的针对高维小样本数据集的无监督特征选择算法.实验表明:局部和稀疏保持无监督特征选择法是一种有效的无监督特征选择方法;平衡参数对实验结果有较大的影响.     

直流调速系统的设计与仿真

应用双闭环直流电机调速系统工程设计方法,在MATLAB的simulink环境下,建立了直流电机转速、电流双闭环调速系统的数学模型,并进行仿真,仿真结果验证了控制方案的合理性。