大学生社会主义核心价值体系教育长效机制探讨

分析了社会主义核心价值体系的科学内涵,并从领导机制、激励机制、反馈机制、导向机制和保障机制等方面,对构建大学生社会主义核心价值体系教育的长效机制进行了探讨。     

基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法

为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。     

改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用

针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法.借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函数来估计参与进化的种群数目.为了提高算法的局部搜索能力,设计了个体变异函数来增加种群多样性.利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间,提高算法的运行效率.实验结果表明:与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比,本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率,并且能够得到较高的准确率.将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上,与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比,识别率分别提高了1.54％和11.15％,具有良好的应用价值.     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

分段平稳变结构DBN模型区域内的结构学习

为解决在有限的样本数据和缺乏先验知识条件下对非平稳随机过程进行建模的问题,提出分段平稳变结构动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)的概念。在每一个平稳模型区域内,将模型近似表征为一阶条件独立DBN,稀疏的结构加快了DBN的学习过程。改进了基于标准马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的DBN结构学习算法,利用自适应增加的马尔可夫链个数,有效防止标准MCMC算法在寻优迭代计算中出现过早收敛。与标准MCMC算法、结构期望最大化算法等进行对比实验,验证了所提算法的有效性。     

区块链在新型冠状病毒突发事件的应用

新型冠状病毒事件是典型的公共突发事件。因该事件的突发性与破坏性,需要高度重视。本文介绍了区块链技术因去中心化存储、保持数据的不变性与完整性、身份认证、难篡改等特点,其特点可以在疫情控制方面、物资调配方面、舆论监测与病情监测方面、非接触治理方面发挥巨大的作用。利用区块链进行疫情防控,提高社会治理效率,具有非常重大的意义。     

基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件，采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型，提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化，并充分利用DBN的学习和推理算法，实现了对威胁体的在线动态感知，达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。     

新疆城镇化与生态环境耦合协调度测度与分析

快速城镇化对生态环境的胁迫日益突出,新疆经济相对滞后且生态环境较脆弱,研究其城镇化与生态环境协同发展可为其长远发展提供理论依据.运用耦合协调模型,测度新疆2010—2019年的城镇化与生态环境各子系统发展水平和耦合协调度,以探索该区两系统综合发展水平及协调程度的现状.结果表明:2010—2019年,新疆城镇化综合发展水...     

区块链与供应链:技术融合与优化研究

综述BIM F-PSC模型、双模存储机制、IPFS技术等优化供应链信息管理的实时性和透明性的框架与实例,明确债转平台、系统模块分类应用等,为供应链模式升级与性能提升提供的新途径与创新点,为供应链管理提供参考方案.     

基于多模态的贝叶斯网络疼痛识别方法

有效的疼痛管理对病人的治疗和护理至关重要，针对传统的单模态疼痛识别准确度低的问题，提出了一种基于多模态的贝叶斯网络（MMBN）疼痛识别方法。首先利用互信息对多模态特征进行相关性判断，剔除冗余的特征向量，使得模型简洁；其次将多模态特征与贝叶斯网络结构的可扩展性相结合设计了一种基于多模态的BN结构，并建立疼痛识别模型；最后利用BN概率推理算法完成疼痛识别，并在UNBC-McMaster数据库上进行验证。实验结果表明，与传统基于单模态的疼痛识别方法相比较，MMBN方法利用多模态之间的信息互补性能够有效地提高疼痛识别准确度，为目前的疼痛识别与研究提供了一种新手段。