一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

水文时间序列周期分析的RICp准则

为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RIC_p.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RIC_p准则的MCCP（moving correlation coefficient-based method for periodicity）方法、仅基于假设检验的HAM（harmonic analysis method）方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA（maximum entropy spectral analysis method）方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RIC_p准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RIC_p准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分...     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

基于生物信息的未知二进制协议聚类方法

协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步，针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点，提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法，能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式，使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵，并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇；其次，将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链，得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明，该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类，具有较高的应用价值.     

岩土体结构失稳概率的二次二阶矩评估方法

常规二次二阶矩可靠性方法只适用于功能函数偏导数(一阶和二阶)能够简便地由解析法求解的工程,使得其难以解决复杂岩土体结构的稳定可靠度问题.针对这一局限,基于数值差分原理,导出功能函数在验算点处各阶导数近似表达式,结合随机变量在X空间和Y空间的变换,构建了基于差分方法的梯度矢量数值求解工具;以该工具置换Breitung二次二阶矩方法中的梯度计算准则,形成一种适用于任意形式功能函数的二次二阶矩可靠度算法,消除了经典方法的局限;利用所提方法解决了功能函数为隐式和未知形式的边坡可靠度问题,展示了该方法解决复杂岩土体结构概率稳定性问题的能力,并同时在基准Y空间内建议了具有普遍意义的合适步长系数值0.01.     

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.     

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。