基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计

采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

极小相关组的Matlab实现及其在编码中的应用

纠错码技术是通信技术中不可或缺的一项技术,并在当今的通信技术发展中占有很高的地位,线性分组码是常用的一种纠错码,其纠错能力的计算需要以线性分组码最小码距的计算为基础。向量组极小相关组的提出,引入了向量组的距的定义,为线性分组码纠错能力的计算提供了新思路,极小相关组的有效而且快速求解方法研究将是一个新课题,针对计算机通信科学发展的需求,基于遍历法的思想,运用Matlab软件编写程序求解向量组的极小相关组,并将程序简单应用于具体向量组极小相关组的计算以及线性分组码纠错能力的计算。     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

发达国家服务贸易的经验借鉴

随着信息技术的快速发展,服务贸易行业在国际贸易中更加受到重视,其中技术和资本服务贸易行业尤为突出。对发达国家服务贸易的发展特点进行了研究,借鉴美国、德国、英国和荷兰等发达国家提升服务贸易的举措,为我国政府和企业提出了发展服务贸易的建议,以达到提高我国服务贸易竞争力的目的。     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

2005～2017年快速城市化背景下洱海流域不透水表面时空格局分析

近年来随着我国经济建设的不断加快以及城市化的快速发展,工业和人口的大规模聚集造成了不透水表面的快速扩张,这对城市生态环境产生了严重的影响。作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。为了定量的分析洱海流域不透水表面拓展的时空动态特征规律,本文以大理市所在的洱海流域为研究对象,利用2005年至2017年的大理市Landsat 5、Landsat 8遥感影像,提取归一化水体指数(MNDWI)和归一化差值不透水表面指数(NDISI)对洱海流域的城市、道路进行空间分析并提取出不透水表面信息进行空间格局分析。研究结果表明：2005~2017年间,随着城市化的快速发展,洱海流域的植被覆盖率和水体等自然地物覆盖率处于下降状态,而不透水覆盖率从11.6%上升到19.8%,呈现快速持续上升趋势。由洱海水质和其流域内不透水覆盖率线性拟合结果可以得到两者具有一定的负相关性。可以预见洱海水质未来发展中随着不透水覆盖率的增长而下降。因此,在城市发展的同时,应该注重对洱海的综合治理,不能任水质自行调节。本研究结果为洱海流域内城市规划管理和流域(水)环境治理提供参考信息,具有重要的现实意义。