基于标记重要性的多标记特征选择算法

针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.     

基于组合赋权及TOPSIS的隐写分析算法综合评估

分析了隐写分析技术在不同背景下的应用需求,提出了一种基于组合赋权及逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的隐写分析算法性能评估方法.该方法包含检测率、虚警率、可靠性、检测误差及算法运行速度等5个指标,先用熵权法确定指标权重,再根据层次分析法进行主观赋权,最后用TOPSIS实现对隐写分析算法的综合评估.实验结果表明,该方法可针对不同的性能指标要求选出最优的隐写分析算法,且对隐写分析算法性能的改进具有指导意义.     

基于模糊理论的ERP中设备维修决策系统的研究

基于模糊数学基本理论,给出了多层模糊综合评判算法进行维修方式决策,以及利用层次分析法（AHP）确定权重的算法,该方法解决了这种多因素、多层次带有模糊性评判的问题．     

面向全容量的高性能彩色图像可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏主流算法通常基于经验给出各种固定的边信息(峰值点和零点对)搜索方案用于直方图平移过程,使得算法性能受到较大限制.为进一步提高算法效率,该文给出一种面向全容量(从小容量到大容量)的自适应嵌入方案,根据给定的嵌入容量选择近似最优的边信息.所提出的基于多特征排序的嵌入位置优选策略,能够搜索到更光滑的区域进行信息嵌入,从而提高算法性能;基于给定的嵌入容量,给出了一种基于智能优化算法的自适应边信息优选方案.实验结果表明,该算法可以实现全容量下的信息嵌入,并且获得的算法性能更好.     

图Laplacian半监督特征加权用于高光谱波段选择

提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法. 该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序. 实验比较了多种波段选择算法,结果表明算法能更好地利用标记样本的类别信息和大量非标记样本中的局部结构信息,性能优于多种波段选择方法.     

MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析

在假设只有接收端知道信道状态信息(CSI)的情况下,为了满足固定的目标链路质量,提出了一种在多输入多输出(MIMO)系统中应用的基于V-BLAST检测算法的简单优化比特功率分配方法.由于不同的检测顺序会导致不同的等效信道增益,因此分别采用了前向排序法,反向排序法和最优排序法这3种方法进行仿真研究.当设定目标误符号率(SER)为10^-5,并采用M维的QAM调制方式时,对该方法采用3种排序法进行仿真的结果表明:在发射功率限制较低时,基于反向排序法的频谱效率性能优于前向排序法,但是不如基于特征值分解(SVD)的方法;当发射功率限制高到一定程度时,结论恰好相反.     

一种基于投影的多指标决策方法及应用

研究了权重已知、各指标值是区间数的多指标决策问题.以投影原理作为依据,通过确定区间型理想点,考虑各方案在理想点上的投影来对所有方案进行排序,最后用该决策方法分析了一个实际问题,并取得了满意的结果.     

融合多源信息的人民币汇率预测

通过有效融合与汇率相关的互联网搜索信息和宏观经济信息,提出一个新的汇率预测方法.一方面,根据信息丰富的互联网大数据,将选取的百度指数关键词信息合成能反映投资者关注度的百度综合搜索指数,再利用核主成分(KPCA)方法对宏观经济变量的信息进行提取,合成宏观综合影响指数,最后构建基于多源信息融合的汇率预测模型;另一方面,分别采用BP、KELM和SVM模型进行预测.为减小预测误差,对神经网络连接权重和阈值使用灰狼优化算法(GWO)进行了优化.通过对美元兑人民币汇率进行实证发现,融合多源数据信息之后,使用GWO-BP预测模型能获得更好的预测性能.     

基于局部结构信息的图像质量评价空间汇集策略

该文从图像局部结构特性出发,提出一种基于图像局部结构信息的空间汇集算法. 首先对原始图像进行高斯模糊,提取局部结构信息并进行非零处理,进而形成汇集权重图. 通过对PSNR和SSIM的加权实验,验证了该汇集算法能够明显提高图像质量评价算法性能,并且对各种失真类型具有较好的适应性.     

一个分布型排序算法研究——子域映射法

提出了一个新的排序算法——子域映射快速排序法.该算法亦属分布型排序算法,在文献[5]基础上修改.这一算法考虑了关键字的分布,不实施反复比较和交换两种操作,而解决关键字长、数据分布不均带来的问题.理论分析和实验结果表明,该算法效率高,通常情况下优于Hoare快速排序法,适宜大型信息排序.     

最佳工作点ISG混合动力汽车性能优化

为实现ISG混合动力汽车燃油消耗和排放性能的优化,提出了一种实时转矩分配模型的建立方法.根据发动机的万有特性和ISG电机效率特性进行了混合动力系统性能的数值模拟,采用求解多元函数极值的方法确定混合动力汽车最佳工作点,作为ANFIS系统的先验知识,建立实时转矩分配控制模型,并对整车性能进行仿真.仿真结果表明,车辆经济性和排放性能得到优化,转矩分配模型的有效性得到验证.     

民航发动机维修成本定量评估方法研究

以民用航空发动机为对象研究其维修成本的定量评估问题.给出了发动机维修成本的分类以及发动机维修成本单元的划分,提出了单台发动机维修成本的定量评估方法,建立了发动机维修成本的计算公式,研究了维修成本评估的软件实现方法与技术.     

基于神经机器翻译的文本隐写方法

深度学习促进了自然语言处理技术的发展,基于文本生成的信息隐藏方法表现出了巨大的潜力.为此,提出了一种基于神经机器翻译的文本信息隐藏方法,在翻译文本生成过程中进行信息嵌入.神经机器翻译模型使用集束搜索（Beam Search）解码器,在翻译过程中通过Beam Search得到目标语言序列各位置上的候选单词集合,并将候选单词依据概率排序进行编码;然后在解码输出目标语言文本的过程中,根据秘密信息的二进制比特流选择对应编码的候选单词,实现以单词为单位的信息嵌入.实验结果表明,与已有的基于机器翻译的文本信息隐藏方法相比,该方法在隐藏容量方面明显提升,并且具有良好的抗隐写检测性和安全性.     

基于流引擎的微服务动态交互平台设计

针对传统服务组织高耦合、低透明、变更复杂等问题,提出了以物联大数据为中心的基于流引擎的微服务动态交互平台构造方案。将服务流程拆解为细粒度的微服务模型,以统一的表述方式明确服务的边界,使服务在开发过程中不再依赖于其他服务的接口也可以实现。用流数据通道将微服务连通起来,在生产者侧基于数据时空特征进行服务封装以构建统一的信息表示,在消费者侧进行服务解析并重新划分组织数据,从而在数据驱动下形成对应完整业务流程的服务。该方案实现了可视化的微服务动态交互管理平台,可用于发动机制造的旋压检测工艺流程。与传统的面向服务架构的设计相比,该平台设计耦合度低,能实现灵活的服务变更、拓展和演化,且在服务监控和故障处理等方面也有更好的表现。     

不可逆Carnot热机优化性能的局域稳定性

基于牛顿传热规律下的不可逆Carnot热机的优化性能参数,并利用局域稳定性分析理论,研究了热机系统在功率最大和生态学函数最优的稳定状态时系统的局域稳定性。导出了表征系统稳定性的“驰豫时间”与热转换系数比a/b,热容C,总传热面积F,热源温度TH和TL以及热漏之间的关系。比较了两个稳定工作状态时系统稳定性的高低。得到了对于实际系统的设计应该同时考虑系统的优化性能与局域稳定性的结论。     

基于交互信息的混合特征选择算法

针对传统的特征选择算法只专注于特征间的相关性和冗余性而没有考虑特征之间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的混合特征选择（hybrid feature selection based onmutual information,MIHFS）算法,该算法以K-最近邻算法的分类准确率作为衡量所选特征分类性能的评价指标,有效地去除了冗余和不相关的特征,保留了具有交互作用的特征。为了评估该算法的性能,从分类准确率、所选特征数量以及算法稳定性三方面,与最大相关最小冗余、联合互信息等7种特征选择算法在8个数据集上进行了实验比较和分析。实验结果表明：MIHFS算法具有较强的稳定性,不仅有效降低了特征空间的维数,而且在所选特征的分类性能方面明显优于其他特征选择算法。最后将MIHFS算法与灰色关联分析法-逼近理想解的排序技术法相结合并应用到高邮凹陷永安地区戴一段地质评价中,其评价结果准确率为80%,与实际钻探结果基本吻合,具有较高的可靠性,能够有效指导油气地质评价。     

非高斯噪声中Turbo码的性能改进研究

对Turbo码在非高斯脉冲型噪声下性能的损失进行了研究,提出了一种新的基于幅度统计特性服从ClassA噪声模型的修正译码算法.该算法修正传统MAP算法的外部信息和信道信息计算公式,使之适应非高斯的ClassA脉冲噪声环境,从而改进了译码性能,计算机仿真证明新的译码算法在Class A噪声环境中比传统MAP算法具有更好的性能.     

基于组件GIS的建设用地信息系统设计

以广州市番禺区建设用地信息系统设计与实现为例,介绍了基于组件GIS的建设用地信息系统的组成、总体设计和系统特色.该系统采用三层结构,利用工作流技术、空间数据引擎技术、Internet/Intranet等技术,实现了建设用地信息化管理的网络化、图文一体化,并具有实用性强等特点;总结了系统开发中的一些体会.     

基于属性约简的决策树算法在商品促销决策中的应用研究

商品销售管理是企业经营管理中的一个重要环节,通过建立商品促销决策的数据挖掘模型,企业可以获取有助于销售决策的大量有价值的信息,从而获得竞争优势.该文采用决策支持模型来发掘不同客户群的商品购买需求.首先对收集的历史数据进行预处理,然后采用似然比计算预测字段和目标字段的相关性,对属性进行约简,最后使用CHAID算法构建决策模型.实验结果表明,约简模型的性能降低很小,但是大大提高了运行效率和分析效率,降低了过度拟合模型的风险,具有很好的实用价值.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...