基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

简单中介模型下的间接效应估计

因果中介分析是通过中介变量识别解释自变量和因变量之间关系的机制。在单中介变量的因果模型下,通过中介变量建立起了自变量与因变量之间的结构方程,利用极大似然方法获得结构方程中参数估计以及间接效应估计,并由delta方法获得间接效应估计量的渐近正态分布。在有限样本下处理了模拟研究,模拟研究的结果表明我们提出的估计表现良好。最后,应用提出的方法通过DNA甲基化位点分析社会经济指数对体重指数的影响。     

大数据分析的认识特征

随着云计算等巨型、智能化工具的产生,大数据分析在我们的生产和生活中的作用越来越大,大数据分析展现为点状、预测和量化的认知结构。大数据分析虽然是对相关关系的分析,但它是通过对群集现象的搜集、记录和建模而完成的,大数据分析只是人类认知模式中的一种,并且是撇开定性的因果解释的定量分析的一种,它同质性的因果分析一起构成了人类认识方法的两翼,它不可能替代更不可能消解人类认识最为本质的因果解释。不管大数据分析今后何等智能化,它永远是人类操作和控制的计算工具。     

关于有限群幂图的强彩虹连通数

图的强彩虹连通数在网络信息安全传输中有重要的应用,由于决定图的强彩虹连通数问题是NP-困难的,因此需要给出一些特殊图的强彩虹连通数的计算方法.该文首先运用图论与群论的相关知识,给出了幂图强彩虹连通数的一些上下界,并且研究了达到界的一些幂图.其次利用这些界给出了循环群、初等交换p-群、二面体群和半二面体群的幂图的强彩虹连通数的计算公式.结果表明,幂图的强彩虹连通数依赖于群的极大对合数及群的极大循环子群数.     

“中层性质”的因果力与稳健性论证

"中层性质",例如化学、生物学、生态学等特殊科学关涉的物的性质,是否具有因果力,向来是科学哲学中还原主义与反还原主义争论的焦点问题。在为中层性质拥有自发的、不可还原的因果力辩护的论证当中,基于干预主义因果理论的稳健性论证,相较于传统论证具有一定的优势:中层性质的因果力来自于中层的因果共变的稳健性,因而独立于底层,进而能够回应因果排他问题。但进一步分析稳健性论证所提供的案例表明,事实上,稳健性所依赖的中层性质对底层性质的反馈性约束作用才是中层性质具有因果力的关键理由,然而该反馈性约束作用不普遍适用于所有的中层性质;换言之,并非所有中层性质都具有独特的因果力。     

一个野代数的二维的不可分解表示

在表示型的研究中,野代数Γ=k〈x,y〉扮演重要角色,但通常描述其表示是非常困难的。本文主要利用Belitskii算法得到代数Γ所有二维表示的同构类,等价地,得到二阶矩阵对的Belitskii标准形,并得到该线性矩阵问题的Belitskii标准形的参数数。     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.