企业集成创新网络效应的实证研究

基于企业集成创新网络、企业集成创新能力、企业创新绩效的关系视角,用实证的方法探讨了集成创新网络效应问题。以调查问卷为工具,调查了76家企业,建构并验证了企业集成创新能力评价指标的构建效度;对企业集成创新网络、集成创新能力以及创新绩效进行了相关检验和回归分析。结果显示,企业通过与包括客户、供应商、相关企业、大学、政府等外部组织的联结建立的企业集成创新网络结构能够极大地促进企业集成创新能力的提高,进而提高企业的创新绩效。     

企业集成创新网络理论的演进与发展

集成创新网络具有的集优、协作的特征在企业抢占先机、占领市场的过程中至关重要的意义.在实践过程中,企业集成创新网络得到了丰富与发展.随着知识、技术、环境的变化,集成创新网络也在不断适应发展的需要.本文从知识转移的角度论述了企业集成创新网络的演进过程,总结了国内外学者对企业集成创新的最新成果.同时在此基础上,对企业集成创新网络的发展趋势,特别是从嵌入性角度进行探讨性研究.     

基于压缩感知理论的杂草种子分类识别

在农业领域,实现自动、准确、稳健的种子分类识别算法是具有重要经济意义的.由于杂草种子的类别很多,大小、形状、纹理等特征变化多样,即使一个类别的种子,不同的特征也会在数量上有所差异.另外,由于种子常常会因潮湿、病菌等因素,产生霉块或病斑即是连续遮挡或噪声的问题,而之前的算法不适合解决此问题.文中通过求解一个复合的欠定线性方程组优化问题来解决杂草种子的连续遮挡问题.文中利用压缩感知理论在机器学习领域的运用,用主成分分析、下抽样、随机取样等方法对种子图像降维,然后就把杂草种子分类问题归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题.问题的求解通过e~1范式最小化完成.实验结果表明,利用稀疏表示算法进行分类,可以达到很好的识别效果,对于87类的杂草种子,最好的识别率是90.80%.     

PDMiner:基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台

随着信息技术和互联网的发展,各种信息呈现爆炸性增长,且包含丰富的知识.从海量数据信息中挖掘得到有用的知识仍然是一个挑战性的课题.近几十年来,数据挖掘技术,作为从海量数据信息中挖掘有用信息的关键技术已经引起了广泛的兴趣和研究.但是由于数据规模的增长,以往的很多研究工作并不能有效地处理大规模数据,因此,开发设计或者扩展已有算法使之能处理大规模数据集,已经成为数据挖掘中非常重要的研究课题.近年来,基于云计算的数据挖掘技术研究已经成为一个热点话题,本文中我们研究开发一个基于大规模数据处理平台Hadoop的并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner.在PDMiner中,开发实现了各种并行数据挖掘算法,比如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法.实验结果表明,并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner中实现的并行算法:1)能够处理大规模数据集,达到TB级别;2)具有很好的加速比性能;3)大大整合利用已有的计算资源,因为这些算法可以在由这些商用机器构建的并行平台上稳定运行,提高了计算资源的利用效率;4)可以有效地应用到实际海量数据挖掘中.此外,在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务.更重要的是,我们开放了灵活的接口方便用户开发集成新的并行数据挖掘算法.     

电力系统专网的无线Mesh监测终端的研制

针对Ad hoc网络在电力系统应用中节点流量任意性的问题,提出一种改进型的无线Mesh监测组网方式.同时,研制了一套针对230 MHz电力系统专网的无线Mesh监测终端,并介绍了其实现方法.在实际的使用中,该终端在传输视音频数据方面性能表现良好.     

门户系统中一种访问控制模型的设计与实现

门户集成了网络中大量的信息和应用资源,它为用户提供统一的入口,访问不同web应用,并为每个用户提供个性化的服务.访问控制是门户的重要功能,如何建立一个简单、高效的门户访问控制模块成为研究热点.在分析了portal、RBAC访问控制模型、SAML和XACML后,提出了一个扩展的RBAC访问控制模型并将其应用到门户中.该模型对门户资源进行抽象、分类,制定统一的授权策略,能够更好地适应动态网络,具有更高的灵活性.     

基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法——最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.     

一种激励函数可调的新人工神经网络及应用

提出了一种激励函数可调的新神经网络模型，和一般ＢＰ网络不同，在学习过程中，不但连接权值可以调节，神经元激励函数也可以调节，以双螺线问题为例，说明如何利用先验知识导出所需的激励函数，并经出网络的训练方法，实验表明，这种新型神经网络对于某些问题具有很强的分类能力。     

网络态势感知系统的告警阈值确定方法研究

在网络态势感知系统中需要对影响网络性能的各项指标设置阈值,通过设置阚值和阚值检查可以在网络出现性能问题时及时向管理人员告警.本文提出了一种利用BP神经网络来确定告警阚值的方法:在采集到的大量性能数据中选取典型值作为训练样本训练BP神经网络.输出该值隶属于各模糊区问的隶属度,最后利用检验样本找到各区间的分界点即为阈值.文章还利用MATLAB对BP神经网络进行了仿真实验,验证了该方法的有效性.     

水利水电工程地质三维统一建模方法研究

针对水利水电工程地质的三维建模与分析问题, 提出了面向水利水电工程地质建模的混合数据结构; 以面向对象的分类思想, 基于混合数据结构实现了地形类、地层类、断层类、界限类4类地质对象的拟合构造与几何建模, 并提供可供选择的建模机制, 为解决倒转褶皱、复杂断层等建模难点发展了新的方法; 集成地质对象和人工对象模型, 实现了水利水电工程地质三维统一模型的构建. 基于三维统一模型可进行一系列水利水电工程地质分析应用, 包括岩体质量可视化分级、三维模型任意剖切分析、大坝和地下工程地质分析等, 为分析复杂地质条件下水利水电工程勘测、设计与施工中的地质问题提供了理论基础和技术手段.     

模型适应的凸包围多面体并行生成算法

包围盒在计算机图形学和计算几何领域中应用广泛,常用于加速几何求交、光线跟踪和碰撞检测等多种算法.凸包围多面体是包围盒的推广,对于一般不规则形体,可达到比包围盒更好的紧致程度.本文提出一种快速构造给定点集的紧致凸包围多面体的方法.该方法首先根据点集的近似凸包,通过k-means算法生成k个截面法向,然后利用GPU沿各法向搜索切点构成截面,最后求交构成多面体.实验结果表明,与同类算法相比,该方法能够更快地构造给定点集更紧致的凸包围多面体,并能有效加速碰撞检测算法.     

基于类别空间的基因选择

基因选择通常是在基因空间中进行的. 由于基因空间的维数(基因数目)比该空间中的样本数要多得多, 这种做法存在严重的维数发难(curse of dimensionality)问题, 其结果是在基因空间中所建立数据模型难于获得满意的精度, 基于所建立模型的基因选择结果可信度低. 如何对具有极少样本的极高维空间进行特征选择(基因选择)是一个极具挑战性的课题. 将基因空间变换为它的对偶空间, 称为类别空间, 从而空间的维数仅为基因空间中样本的类别数, 空间中的样本数则为基因空间的维数. 显然, 在类别空间中不存在任何维数发难现象; 提出了在类别空间中基于将不同的类尽可能分开的原则、并借助主分量分析的基于类别空间基因选择方法. 对真实基因数据的基因选择实验, 并通过Fisher指标、加权Fisher指标以及leave-one-out cross validation等可分性指标, 与其他两种基因选择方法进行了深入的比较, 结果表明该方法是十分有效的.     

用于方剂功效智能计算的基于分类的药效作用度量方法

将处方中药物名及剂量转换成反映药效力度的数学度量方法是方剂功效智能计算的首要和关键技术.文中给出用于智能计算方剂功效的领域知识和具体算法,探讨度量"药效力度对药量依赖关系"对构建中医药知识系统的必要性,讨论药效度量相关问题.为合理度量药效,提出基于中医用量规律及药物分布特点,运用药物用量区间分类的"自然分类方法",将常用药分为38个自然类并聚类为6个基本类.基于分类结果,为每一基本类设计了反映该类药物用量特点的非线性药效度量函数,并实际用于方剂功效智能计算.对560味常用药的药效计算,以及对源于《伤寒论》、《金匮要略》、《名家医案》等1000例以上方剂功效计算的实践表明,运用文中基于分类的药效度量方法,能保证计算得出的方剂功效有较高的准确率.     

基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别与分类记忆建模

当前热门图像分类方法大多侧重在分类能力,忽视识别新事物,然而人类认识事物时侧重认识,只在细小之处重视分类,这一点与人类记忆机制密切相关.尽管目前有许多记忆建模理论被相继提出,但大多以单词列表的形式学习,对自然图像列表的研究有限.基于此,本文提出了基于卷积神经网络与Bayesian决策的图像识别分类记忆建模方法,首先利用卷积神经网络提取图像特征,并采用二进制形式存储特征向量;然后进行视觉图像的表达,存储与提取记忆建模,将测试图像特征向量与所有已存储特征向量进行匹配对比,计算似然率值;最后在所有似然率基础上计算测试图像是新类别的几率,若该几率大于某个阈值则判别其为新类别;反之,利用Bayesian决策规则进行.图像分类.在Caltech-101与Caltech-256数据库上的实验表明所提方法能很好地应用于图像识别分类任务中.其击中率比目前代表性的稀疏表达分类(SRC)以及极限学习机(ELM)方法高,且虚报率比其他两种方法低的多.     

网络(WEB)挖掘方法及其最新进展

数据挖掘和国际互联网是信息社会两大重要而有意义的领域。这两个领域的结合就是网络挖掘。网络挖掘一般可以分为两种不同的方法:一是网络内容挖掘,即从互联网的各种资源中检索和提取信息的过程;二是网络使用挖掘,指挖掘网站访问方式或其他网络用户信息的过程。本文主要讨论了WEB网络挖掘,包括有关网络挖掘的多种研究问题、研究技术、研究工具以及网络内容挖掘和网络使用挖掘方面的最新进展。     

基于遗传算法的多核芯片并发追踪调试方法

基于追踪的调试技术将追踪信号连接到追踪缓存,这些连接设施不仅占用有限的片上资源,全局连线还可能导致信号完整性问题.一种有效的解决方案是复用片上网络传输追踪数据.复用片上网络传输多组并发追踪信号,需要确定追踪缓存数量和放置位置以满足链路带宽的约束,同时实现传输功耗最小化.本文将该问题规约为NP难约束P-Median问题,并提出了一种基于遗传算法的多追踪缓存选址方法.在片上网络链路带宽的约束下,优化追踪缓存选址数和追踪数据传输能耗,为多组并发追踪信号的实时追踪提供了一种有效方法.实验结果表明,在同等约束条件下,多缓存能够有效提高追踪信号数量.相比于以前的研究结果,本文方法能够有效地减少缓存选址数和降低追踪数据传输能耗.     

一般复杂动力网络的优化牵制控制

本文研究了一般复杂动力网络的优化牵制问题.基于线性反馈方法,提出了通过牵制控制将一般复杂动力网络在目标态达到全局指数稳定的策略.特别地,回答了这样一个基本的问题:如何在牵制节点数目和反馈增益之间选取一个优化组合?最后用3个例子来说明该方法的有效性.     

无线传感器网络中一种高效的距离差估计方法

RIPS系统通过测量干涉信号的相位提供了一种精度高、设备简单的无线传感器网络定位方法.但利用相位进行测距和定位的方法不可避免地存在相位模糊问题,RIPS系统采取的方式是在多个频率下对某一距离差进行相位测量,根据各相位测量值来搜索实际距离差.为了避免RIPS系统中这种繁复的搜索过程,文中提出了一种高效的距离差估计方法.该方法基于中国余数定理(CRT)通过闭式一次直接计算得出距离估计值,从而避免了搜索过程,极大地降低了节点运算能耗并且提高了定位系统的实时性.同时,为了克服传统CRT算法对噪声敏感的缺点,利用算法中加权系数具有的一些性质来减小噪声对估计结果的影响,提高了算法的鲁棒性.仿真结果表明该方法鲁棒性好,估计精度高,在无线传感器网络中具有良好的可行性.     

基于Smith-Waterman算法的并行分而治之生物序列比对算法

生物序列比对是生物信息学中最常见的问题之一, 基于动态规划思想的Smith-Waterman算法是序列比对中最基本的算法. 然而现有的并行Smith-Waterman算法都需要庞大的内存, 且无法处理大规模的数据串, 随着生物数据的急剧增长, 这些并行算法对内存空间的需求已成为需要迫切解决的问题. 由此提出一种并行生物序列比对算法, PSW-DC算法, 该算法采用分而治之的方法把query序列划分为若干片段, 并分配给相应的各个处理器, 而后并行地按Smith-Waterman算法与目标(subject)序列进行比对, 再通过按一定规则的扩展过程求取序列的优化匹配. 与其他并行算法相比, 该算法有效地降低了内存空间的需求, 并实现了对大规模数据串的并行处理. 为实现该算法, 给出了一种称作C&;E的拓展规则及实现方法. 且该方法已经在实际系统中得到实现.     

基于多分类器的房地产客户分类

利用数据挖掘中分类的技术,根据房地产客户的信息,对客户购买力、购买欲进行评估,根据客户是否会购买,将其分为两类:重点客户和一般客户.从损失成本和辨别能力方面考虑,构建了一个组合分类器模型.使用Weka软件,利用多个公司的客户历史数据,与决策树、神经网络、支持向量机以及贝叶斯网络的分类性能做了比较,发现该组合分类器在稳定性、正确率方面优于其他分类器.