基于WEB的数据挖掘研究综述

运用数据挖掘技术进行Web数据挖掘成为数据分析领域中的一个重要研究热点,与传统数据相比较,Web数据具有结构复杂、形式多样与内容广泛等特点,且用户对其需求亦是五花八门的,这对数据分析领域提出了更大的挑战.基于为研究Web数据挖掘提供参考,将Web数据挖掘粗略地分为三类:内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘,并分别进行了综述,然后根据当前的应用现状分析了这一研究领域的几个研究方向.     

基于领域本体的文档自动摘要算法

介绍了一种以潜语义分析模型为基础,辅之以领域本体的文档自动摘要算法.该方法在传统的基于统计的奇异值分解算法基础上,通过领域本体引入了文档主题识别以及概念相似度计算,更好地用形式化的方式描述了文档的主要内容;在文档主题和概念相似度的指导下,使用统计方法和启发式规则抽取文档中的关键句子作为摘要,并通过实验证明提高了摘要的质量.     

多任务多联盟并行生成：模型与求解

联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性.     

风险管理中的风险分配问题

为了进一步明晰风险管理实践中选择风险分配函数的问题,通过引入风险度量定义,分析了无组合效应风险与可互换风险这两种具有特殊性质的个体风险特征,并在此基础上讨论了风险分配应该满足的原则,继而证明并比较了标准差风险度量下,协方差风险分配函数与相对风险分配函数性质上的差异,并得到如下结论:1)风险预算也是一种特殊形式的风险分配函数;2)在标准差风险度量下,协方差风险分配函数是可行的风险分配函数;3)在标准差风险度量下,相对风险分配函数不是可行的风险分配函数;4)在一定条件下,风险分配函数之间具有等价性.     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

量子K最近邻算法

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。     

前馈神经网络泛化性能力的系统分析

通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样本代表性三个方面 .针对复杂系统给出了一种提高前馈网络泛化能力的途径 ,并通过对仿真算例的计算验证了得出的结论 .     

面向对象的图形化自动建模系统的研究

随着系统复杂程度的不断提高,手工建模方法已越来越不能适应人们的需求,将逐渐被自动建模方法所代替。本文采用了先进的图形化方法,借助了面向对象的设计思想,开发了一个具有高度开放性的自动建模环境,利用它可以方便地实现复杂系统仿真模型的自动生成,并已成功地应用于电站热力系统,流体网络和控制系统的仿真研究。     

The Entropy of System Decreases with the Deflection from the Equiprobability Distribution

1　IntroductionEntropy,asameasurementthatdescribestheuncertaintyofsubsystemsdistributioninasystem,hasdevelopedunceasingly.First,R.J.E.Clausiusintroduceditintothermodynamics,asastatefunction,todescribetheauto-evolutionabilityofthestate.Thedifferenceofentropybetweenthetwostatesequalstothequantityofheatabsorbedbythesysteminanisothermalprocess,thatisS2-S1=∫21dQT(1)　　L.E.Boltzmannconnecteditwiththeuncertaintyofsubsystemsdistributioninathermodynamicalsystem.Theentropyofathermodynamicalsystem…     

动态测量精度损失实验系统

在长期的使用过程中动态测量系统的测量精度不可避免会逐渐降低,将直接影响测量结果的精度和可靠性,掌握动态测量系统的精度损失规律,可以采取有效的措施来提高测量精度。该文介绍了一套动态测量精度损失实验系统,可实现对动态测量系统在长期使用过程中的精度损失规律的研究。实验结果表明用该实验系统研究动态测量系统的精度损失规律是可行的,可以为提高动态测量系统的测量精度提供理论依据。