融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

基于马尔可夫链的国内废水排放量预测

应用马尔可夫链对废水排放量进行动态预测.结果表明,马尔可夫链模型预测的数值与实际数值一致:2015年排水量处于478.5～587.5亿吨,高于652.9亿吨的可能性最大,2016年处于高于652.9亿吨的可能性最大.预测结果与实际废水排放量相吻合,说明用马尔可夫链模型来预测废水排放量是合理有效的.     

Ad Hoc网络MRP移动模型的研究

移动模型是Ad Hoc网络中各类协议和应用的基础,而移动节点的空间概率分布则是研究移动模型时关注的最重要参数。MRP模型是一种具有记忆特性的移动模型;与Ad Hoc网络其它移动模型相比,它在节点移动的稳定性和真实性方面具有显著优势。对MRP模型移动节点的空间概率分布进行了研究,给出了一维区域上的节点空间概率分布以及节点的相邻概率,并进一步讨论了节点的初始距离和转移步数对相邻概率的影响。最后对MRP模型二雏区域上的节点移动情况进行了简要分析。研究结果对基于该模型的Ad Hoc网络仿真具有实践指导意义。     

基于机组延误概率的鲁棒性机组配对问题

针对机组配对问题,在保证飞行安全的前提下,研究涵盖机组延误等因素的鲁棒性建模,目标是在考虑随机扰动因素的情况下产生可行、高效的机组配对.主要分析了一个经典的机组配对模型,并在此基础上,提出了机组延误概率这一概念,给出了机组延误概率的计算公式及计算方法,以及基于机组延误概率最小的鲁棒性机组配对问题的模型;根据一个航空公司的数据,利用Matlab程序分别计算出基于经典配对模型和基于机组延误概率最小的鲁棒性机组配对问题的模型的结果.分析结果表明了后者的模型及其算法的可行性以及决策的鲁棒性.     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

基于航迹概率假设密度的多传感器多目标跟踪

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的分布式多传感器多目标跟踪(distributed multi-sensor multi-target tracking, DMMT)存在无法形成航迹、计算复杂度高、目标漏检等问题。本文基于航迹PHD后验估计提出了一种DMMT方法。为此,首先构建了各节点估计航迹间相似性度量矩阵,并采用匈牙利算法实现最优航迹匹配;其次采用协方差逆准则对关联航迹实现并行融合;最后基于概率生成泛函推导了一种鲁棒的DMMT方法。仿真实验验证了所提算法在目标状态估计精度、计算有效性和实时性方面的优势。