基于层析成像技术的网络拓扑判定研究

Internet已经成为规模巨大的异构分布式网络,对互联网络拓扑进行判定很困难.现在已有的网络拓扑测量工具主要依赖于所有的中间路由器在测量期间提供的信息.本文分析了大规模异构网络中网络拓扑结构的判定中遇到的问题,研究网络层析成像技术,通过对网络上的主机进行单播的＂三明治＂测量方案来获得网络节点时延,并给出网络拓扑判定的系统聚类树算法,通过实验验证了系统类聚算法的拓扑数判定结果.在大型网络中使用网络层析成像技术进行网络拓扑推演可行而且具有优势,该方案可以取代TRACEROUTE等工具作为大型网络拓扑判定的解决方案.     

基于层析成像技术的网络拓扑判定研究

Internet已经成为规模巨大的异构分布式网络,对互联网络拓扑进行判定很困难.现在已有的网络拓扑测量工具主要依赖于所有的中间路由器在测量期间提供的信息.本文分析了大规模异构网络中网络拓扑结构的判定中遇到的问题,研究网络层析成像技术,通过对网络上的主机进行单播的"三明治"测量方案来获得网络节点时延,并给出网络拓扑判定的系统聚类树算法,通过实验验证了系统类聚算法的拓扑数判定结果.在大型网络中使用网络层析成像技术进行网络拓扑推演可行而且具有优势,该方案可以取代TRACEROUTE等工具作为大型网络拓扑判定的解决方案.     

一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法

针对传统聚类分析中,指标权重一般由专家直接给出,然后再在此基础上进行聚类分析的不足,提出了一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法.首先对部分样本进行类别归属判定,然后利用类内聚类样本之间的距离应尽可能小的原理建立规划模型,通过"反推"的方式诱导出合理的权重信息,再据此进行样本聚类.该方法主要用于解决聚类样本较多,且聚类样本的指标权重难以显性确定情况下的聚类分析问题.最后给出的一个算例验证了所提方法的有效性.     

基于Probit模型的高等教育服务学生满意度研究

教育事业长期以来都是国家、学校和普通大众关注的焦点.而在经济社会迅速发展的今天,教育已经被看成是一种特殊的服务业,传统的定性研究已经不能满足教育事业发展的需求,人们迫切需要一种更科学、更直观的工具来指导前进的方向.在教育服务业中,学生扮演顾客的角色,而学校是服务的提供者.利用实地采集的数据,并基于Probit模型和计量分析方法研究学生满意度问题.研究发现,学生满意度与学生个人情况的差异关系不大,学校应该将关注点放在发展自身硬实力和软实力两方面,以提高学生对高等教育服务的满意度.     

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析.基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题.使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值...     

系统聚类树算法在网络拓扑判定中的研究

网络拓扑结构的判定是网络层析成像技术在大规模网络中应用的关键问题.主要讨论通过对网络上的主机进行单播的测量来获得网络的逻辑拓扑,提出运用系统聚类分析法进行拓扑判定的新方案.首先介绍了基于延时的“三明治”网络测量方案及相关网络拓扑判定方案,在此基础上提出更为高效准确的运用统计聚类模型进行拓扑判定的系统聚类树算法,最后通过实验将该算法与合并似然树算法进行了比较与分析.     

基于有序Probit模型的农村信息化需求研究 ——以云南省为例

从微观的层面入手,结合消费者行为学相关理论,分析农村信息化接入需求的影响因素,通过构建农村信息化需求的离散选择模型,并结合问卷调查法对云南省农村信息化的需求影响因素进行分析。研究表明:个体因素、家庭因素、地理因素和认知因素在一定程度上影响着农民对农村信息化接入需求的决策权。     

手机消费中的Probit概率模型

通过采样利用Probit概率模型分析了城镇居民手机消费中不同年龄、性别、收入的边际影响,结果显示,随着年龄的增长,手机拥有比例会降低。对于各不同年龄段,男性的手机拥有比例比女性高出许多;对于不同收入段,男性的手机拥有比例比女性高一些,无论男性还是女性,随着收入的增长,手机拥有比例均会增加。     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

基于Ordered Probit 模型的交通事故受伤人数预测

建立了交通事故受伤人数预测的Ordered Probit 模型,应用极大似然方法进行了模型标定．应用模型分析了受伤人数的影响因素,计算了各影响因素的边际贡献,并进行了受伤人数的预测．结果表明,对受伤人数影响较大的因素有路表是否干燥、是否有大中型车辆、是否在交叉口．所建模型在进行事故受伤人数预测的同时,也可用于分析各因素对受伤人数的影响方向和影响程度．文中结果可为交通管理部门迅速准确地判断事故态势并做出快速响应提供决策支持．     

法官渎职犯罪的现状及其成因

法官渎职犯罪不仅会对公民权利造成侵害,而且会损害司法权威与公信力,妨害社会公平正义的实现,影响社会和谐稳定。目前,法官渎职犯罪呈现出许多新的特点。我们还需在传统研究的基础上,从文化因素、经济因素、法官自身因素等方面加强对法官渎职犯罪原因的研究。     

Application of Fuzzy Cluster Analysis Method in Evaluating Relevant Index and Recognizing Risks of Coronary Heart Disease in the Aged

The risk recognition model for preventing and monitoring the Coronary Heart Diseases (CHD) in the aged is proposed, which is based on the testing results of four indexes and includes Low Density Lipoprotein (LDL), Total Cholesterol (TC), Triglyceridemia (TG) and age. Some people who took the health checkup in Shanghai Xinhua Hospital are classified into 3 groups, and each group is associated with prevalence risk of contracting CHD. Then the fuzzy recognition method is applied to evaluate the risk of CHD. The accuracy rate is up to 85%. The model is applicable to not only analysis of risk in medical but also analysis of risk in finance, insurance and some other fields.     

大数据背景下基于过滤式-包裹式方法的高危人员风险预警

对高危人员的犯罪风险评估是主动式警务中一项重点和核心的工作。如何基于大数据技术构建高危人员犯罪分析评估模型是其中的研究重点与难点。针对高危人员犯罪风险评估模型中的高维特征选择问题,本文设计了结合过滤式（Filter）与包裹式（Wrapper）方法的两阶段特征选择方法框架。在第一阶段Filter 方法中,本文分别使用卡方检验值与KS检验值作为离散型与连续型属性的筛选指标选择了候选特征集。在第二阶段Wrapper 方法中,本文设计了基于随机森林的序列后向特征选择方法进一步优选了特征集。本文使用了某地的吸毒人员数据进行了实证分析以验证方法的有效性。实验结果表明本文的方法可以有效地从高维特征集中选择出较优的特征子集,并且有较快的计算效率和良好的可解释性。     

德尔菲法在户外广告定性预测中的应用

研究了户外广告的微观生态状况问题,运用现代广告学中的知识,通过德尔菲法理论,建立广告的定性预测综合评判模型,运用Matlab软件绘图并求解,指出广告主越来越看重户外广告的宣传效果以及高性价比,注重其户外广告投放地点及覆盖度和深度,指出户外广告技术突破空间不足是其最大的硬伤.     

基于定性映射的模式识别方法(Ⅱ)

设MPα×β是(二维黑白图像)模式P所构成的α×β阶矩阵,若φ(MPα×β)=tPm,m=α×β,是MPα×β的特征向量抽取映射,则模式P的识别可转化为tPm的识别,并可用以向量tPm为基准的定性映射加以表示,当且仅当,抽取映射φ是可逆变换(或表示),且逆变换φ-1(tPm)=MPα×β是P的生成(或"涌现")映射.     

学生语言素质的一种模糊综合评判法

本文建立一个数学模型,给出学生语言素质的一种模糊综合评判方法,这种方法也适用于其他人群。模糊综合评判法与通常的评判法、测试评分法相比较,它更能客观地把握学生语言素质的真实水平。     

基于蚁群算法的多字符聚类识别

本文采用蚁群算法对聚类数目已知的多字符进行聚类识别,在分析了基本蚁群算法的基础上,提出了一种改进的蚁群算法,该算法结合分布式计算、正反馈机制、贪婪式搜索算法等.对每只蚂蚁构造一个可行解,利用信息素矩阵,经过若干次的选代,找寻包含最优解的蚂蚁.通过与K-means和遗传算法比较,最后得出结论,该蚁群算法识别效果好,执行效率高.     

科技产业项目评估中的风险识别

风险投资公司在对投资项目进行评估时,最重要的是确定项目的风险程度及其可控性。一个风险项目一般存在着开发、制造、市场、管理、增长五个方面的风险,而风险投资者可以而且应该承担的是市场与管理两方面的风险。在对项目的市场与管理风险进行评估时,公式Ｐ×Ｓ×Ｅ＝Ｖ是很有用的     

中国城镇家庭汽油需求弹性估计

为了鼓励低碳生活和减少机动车带来的空气污染,中国政府需要实施燃油税对汽油的需求进行有效管控。该文使用1992年至2009年中国城镇家庭汽油消费的微观数据,应用Probit和Translog模型测算了城镇家庭汽油需求及其弹性。结果表明：中国城镇家庭的人均总消费支出和人口结构特征对家庭的汽油消费行为均有很大影响。城镇家庭汽油需求弹性估计结果与西方国家家庭的估计结果非常接近,价格弹性为-0.445,而复合收入弹性为1.307。研究表明：开征燃油税可以有效地改变人们驾车与消费燃油的行为,且具有累进性,在减少汽油消费和污染物排放的同时,不会对居民福利产生负面影响。