基于矩阵的关联规则增量更新及其改进算法

为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning(FUP)算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法(MFUP),该方法将数据集转化成布尔矩阵,减少对数据集的扫描次数以及数据集的存储量;然后将MFUP与Hadoop分布式计算框架结合,提出一种分布式环境下的新算法Cloud MFUP(CMFUP);最后通过设计实验进行对比分析。结果表明,在挖掘相同数据量的关联规则并进行增量更新时,MFUP算法相比FUP算法执行时间更少,且随着数据集的增加,其增速更慢;对比CMFUP与MRFUP算法表明,随着分布式环境下数据集的增加,前者较后者执行时间更短增速更慢。     

知识粗糙性的粒度原理及其约简

粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念,但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念,重点研究了知识粗糙性的粒度原理,定义了粒度函数和粒度熵的概念,提出了信息粒度的量化计算方法,解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性,提出了一种基于粒度熵的属性约简算法,该算法可以从各约简集中选择最优属性约简,避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。     

对中国传统法律文化的再认识

对中国传统法律文化的认识应一分为二，既要看到其积极因素，又要注意其消极的影响。我们要吸纳传统法律文化中的精华，结合当前社会与世界状况进行综合创新，发挥其在社会发展、国家治理中的积级作用，以实现“依法治国，建设社会主义法治国家”的宏伟目标。     

基于AHP的贝叶斯网络故障诊断方法研究

针对基于专家知识的故障诊断方法依赖经验的局限,提出一种基于层次分析法（AHP）的贝叶斯网络化工过程故障诊断方法。通过基于关联函数的AHP得到所有变量的权值,对22个变量节点的权值进行排序并将该排序作为K2算法的学习输入建立贝叶斯网络模型,同时结合复杂网络分析指标进行化工过程的故障诊断。通过TE过程故障诊断实例证明本文方法不仅避免了K2算法专家知识的主观因素影响,同时能很好地进行故障定位,找到故障源。     

基于模糊自适应PI控制和模型预测控制的MMC-HVDC控制方法

模块化多电平换流器的高压直流输电(modular multilevel converter-high voltage direct current, MMC-HVDC)系统包含外环控制器和内环控制器,是柔性直流输电系统的重要组成部分。传统的外环比例-积分(proportional-integral, PI)控制器的参数固定,没有自适应能力,稳定性和抗干扰性能较差;同时传统的内环控制器是在dq旋转坐标系下的解耦控制系统,其结构复杂,容易出现超调。因此,提出一种基于模糊自适应PI控制和模型预测控制(model predictive control, MPC)的MMC-HVDC控制方法,以简化系统结构,增强动态响应性能,进而使用准比例谐振(proportional resonance, PR)环流抑制控制器来替换传统环流抑制控制器,消除静差值。在Power Systems Computer Aided Design(PSCAD)仿真平台搭建MMC-HVDC系统模型,分别对比了改进前后内外环控制器的性能和环流抑制控制器的环流抑制效果,结果验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD （pleasure：愉悦度；arousal：唤醒度；dominance：优势度）维度情感预测和分析中的数值预测问题，结合心率变异性（heart rate variability，HRV）特点，提出了基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和支持向量回归（support vector regression，SVR）的PAD维度情感预测模型（PCA-SVR）。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据，利用PAD量表进行标注，通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征，然后利用PCA模型对HRV特征降维，最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明，结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果，其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机（extreme learning machine，ELM）和基于PCA的ELM这3种预测方法，结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04，表明该方法能够细致地划分情感，结合可穿戴设备，在情感识别和分析方面有一定补充作用，为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。     

数据和知识融合驱动的智能过程系统工程研究进展

智能过程系统工程教育部工程研究中心建设十余年来,开展了一系列卓有成效的基于数据和知识融合驱动的智能化过程系统工程（PSE）科学研究、技术创新和工程应用。本文重点介绍过程工业节能减排降耗和安全运行相关的关键技术——建模与优化、报警管理与故障诊断以及能效分析与评价三大应用的研究进展,最后结合大数据、云计算、工业4.0、智能制造、人工智能等技术展望了PSE的未来发展方向。     

基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法及应用

提出一种基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法。利用余弦相似度确定变量之间的相关性，得到邻接矩阵，进而构建变量之间的网络模型；结合系统的网络拓扑结构，计算相应的复杂网络度量指标，对比故障状态与无故障状态下的网络结构与度量指标的差异，确定故障源；最后利用Tennessee-Eastman（TE）过程故障检测实例，结果表明，与偏相关系数方法对比，本文所提方法能有效且更准确地检测出故障。     

热处理对黑色岩系镍钼矿富集的影响

为给镍钼矿的选-冶结合提供理论依据,通过对镍钼矿原矿与在800℃中性焙烧1.5 h后镍钼矿进行X线衍射(XRD)分析;在空气气氛与氩气气氛中对镍钼矿进行差热与热重分析,并对原矿和焙烧预处理矿进行浮选实验.研究结果表明:在300～800℃,有氧参与的空气气氛中,镍钼矿中有机质不断燃烧,差热分析(DTA)曲线产生很大的放热峰,质量损失率达20%;而在氩气气氛中,主要发生挥发、硫化、化合等反应,放热峰很小,质量损失率为18%;当温度高于800℃时,空气气氛中一直发生分解反应;而氩气气氛中,当温度超过1 320℃时,分解反应完成,开始出现化合反应;焙烧预处理后的镍钼矿更易于浮选,精矿钼品位提高0.88%,回收率提高7.91%.     

非婚生子女人权保护现状、原因及对策

我国非婚生子女人权保护现状不容乐观,就其原因有思想认识上的误区,也有现有制度设计上的障碍.我们应该在人权保护的理念下,从加大非婚生子女人权保护研究、完善相关法律制度、保障现行法律有效实施、改革现行户籍制度等方面入手,为非婚生子女提供良好的成长发展环境.