结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

生产率差距与产业创新转型的时机选择

随着与世界前沿水平的接近，高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型，即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路，本文将宏观层面的研究深入到产业层面，构建理论模型，并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据，分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化，并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现：(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加，模仿式创新的贡献趋于下降；(2)当与世界前沿距离达到临界值时，两种技术进步模式对生产率的影响出现转折，利用门槛分析方法作出判断，中国的创新战略转折点应在2005年前后；(3)考虑到产业技术的特性差异，针对技术密集型行业，鼓励自主创新的政策更为有效，而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。     

MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用

利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh_出,Fe■,Fe~(2+)_出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。     

采用非线性块稀疏字典选择的视频总结

针对基于稀疏表示的视频总结未充分考虑视频帧之间的非线性关系和关键帧的块稀疏特性,提出了一种采用非线性块稀疏字典选择的视频总结方法。首先考虑视频帧之间的非线性关系,通过核函数把原始视频样本映射到高维空间,使线性不可分的样本变得线性可分,从而实现非线性到线性的转化,建立非线性稀疏字典选择模型;然后考虑关键帧的块稀疏特性,将视频帧分成帧块,每个帧块内的内容具有一定的相似性,进一步建立非线性块稀疏字典选择模型来提取关键帧块;最后设计了一种核化的联合块正交匹配追踪算法对提出的模型进行优化。在基准视频数据集上的实验表明,所提算法能明显提升视频总结的性能指标F值,且计算复杂度较低,从而验证了联合使用非线性和块稀疏的有效性。     

截尾三段线性函数均值上界的估计

分别对给定的随机变量X∈[-a,+∞),a≥0和X∈[-a,M-a],a≥0以及在一阶矩、二阶矩EX=m1,EX2=m2也给定的条件下,对三段线性函数H(x)=max(0,x,mx-z)的均值上界进行了探讨,其中m 1,z 0.通过构造控制函数,得出临界条件,综合分析得出了三段线性函数的上界,三段线性函数的研究又得到了推广,对实际应用提供了很强的理论依据.     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.