一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法

基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中,历史案例上需要有标签,而在现实应用中,标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨论了现有的基于K-近邻的决策方法忽略了样本标签不确定性这一问题,并基于Dempster-Shafer证据理论对标签不确定性进行建模以改善预测的性能,在此基础上结合边界树模型提高模型的运行效率.文中介绍了边界树算法的作用与原理,对如何结合传统边界树算法与样本标签的不确定性对边界树算法的节点转移策略以及决策过程进行了优化.文章最后对边界树算法的计算规模与准确率做了详细的实验论证.结果表明,文中提出的方法一方面考虑了标签的不确定性,另一方面提高了传统的K-近邻模型的决策效率.     

有限规划水平自适应Markov决策过程的参数决策

针对现有Markov决策过程自适应决策方法仅研究无限规划水平自适应决策的不足,提出了一种有限规划水平Markov决策过程自适应决策算法.算法的基本思想是运用Bayes理论对未知系统进行"学习",并且在每次决策时以最大概率保证实际决策为最优决策.最后用仿真结果表明了算法的有效性.     

基于冲突矩阵随机排序的多信道无线网络信道分配

多信道无线网络可利用多个信道通信,提高网络容量. 为链路分配信道是多信道无线网络研究中的重要问题. 文中提出一种基于冲突矩阵随机排序的多信道分配算法. 节点根据可用信道数目将网络划分为相应子网,然后对链路随机排序,并根据网络冲突图得到冲突矩阵. 最后以减少子网内链路冲突为目标,根据冲突矩阵将信道分配给各链路. 分析和仿真结果表明,该算法有效降低了网络冲突,提高了归一化网络吞吐率.     

混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法

针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,通过优化载密图像的特征变化,使载密图像特征变化方向随机化,导致分类器无法训练出一个能对载体与载密图像进行分类的决策面,从而达到抵抗分析的目的.实验结果表明,与标准的LSB±k隐写和相关PSO优化改进LSB±k隐写相比,SFLA-LSB±k有效提高了LSB±k的安全性,特别是当k取1时,该算法针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.5637.     

基于异或编辑距离算法的航班号相似度研究

航班号是执行运输航空任务航空器的主用识别标志,但相似航班号会严重影响管制运行效率和航空安全.目前,相似航班号的判断主要依赖管制员的管制经验,对其尚无相关定量研究方法.该文在用于文本相似度定量比较的编辑距离算法基础上,提出了航班号相似度计算的异或编辑距离算法,并利用北京区域管制中心的实际运行数据验证了该算法的可行性.根据该方法计算了国内主要航空公司的平均相似度,相关结果可为航班号的分配提供定量参考.     

战斗机突击作战实时辅助决策研究

突击作战实时辅助决策对减轻飞行员负担、减少操作失误具有重要意义.在建立战机运动模型、威胁约束模型和目标攻击火控边界约束模型基础上,构建了突击作战辅助决策模型.引入了勒让德伪谱法,将辅助决策最优控制模型的解算转化为非线性规划求解问题.设计了基于滚动时域控制的优化策略,实现了模型解算的实时性.通过对基于C代码的可行序列二次规划(code feasible sequential quadratic programming,CFSQP)算法软件包的改进,有效减少了优化变量和约束条件数量,能对大规模非线性问题快速寻优.仿真结果表明了所提出的实时辅助决策方案的有效性和可行性.     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

教学中的决策转移

教学，作为传授知识和获取知识相统一的活动，体现了知识传授者和知识获取者之间独特的人际关系。教学行为又受教师的决策支配，学习行为受学生的决策控制。由此可知，和谐的、优化的教学环境的营造有赖于教师决策和学生决策的和谐统一。但是，教师的“教”和学生的“学”从来就是矛盾的。相应地，教师决策和学生决策也存在着冲突。所以，在某种意义上，教学也是一种消除教师决策和学生决策冲突的活动。一次卓有成效的教学就是一个将适宜的决策以最佳的方式分配给教师和学生的过程。在该过程中，教师决策和学生决策相互作用，既影响他们之间…     

三叉树形冲突分解算法研究

提出一类新的三叉树形冲突分解算法,并对随机多址系统中信息分组冲突分解进行了研究,给出了冲突信息分组平均分解次数的解析式及动态吞吐量和静态吞吐量的解析式.     

不完备信息系统的灰色关联决策方法

基于灰色系统理论的思想和方法,运用分析技巧和熵极大化准则,对不完备信息系统下灰色关联决策方法进行了研究.首先提出了灰色区间关联系数公式,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况.其次研究了方案目标值有空缺的情况,给出了填补空缺的方法和理论依据,建立了基于满意度水平下的灰色区间关联算法.给出的算法使决策方法更具柔性,决策结果更加贴近于实际.