消费品生命周期隐患识别与风险评价的三维矩阵方法

面对近年我国产品质量安全事故频发、消费者人身安全与健康遭受不同程度的威胁以及出口产品不时被召回或退回的问题,给出了一种基于消费品生命周期和事故致因的隐患识别及表征方法,有助于提升人们对消费品危害规律的认知水平并为消费品风险评价奠定基础. 考虑到事故伤害受体的能力和行为会对消费品缺陷或隐患演化及事故伤害后果产生重要影响,在常规风险评价二维矩阵的基础上,加入风险受体的脆弱性要素,提出了消费品风险评价的三维矩阵方法,能够更好地表征消费者能力与行为等主观要素对消费品隐患事故及危害的影响作用. 以家用电器风险评价为例,基于欧盟非食品类消费品快速预警系统（RAPEX）对中国消费品通报信息分析和专家评价打分,形成了消费品评价三维风险矩阵,分析了家用电器的风险规律,为消费品的风险评价提供了新思路、新方法.     

基于双值设计结构矩阵的流程优化方法

DSM为系统设计提供了简单、精炼、可视化的表示的方法.业务流程的评价和优化与系统设计有相似之处.但由于业务流程涉及的参数更加复杂,因此原有的DSM不能直接应用于业务流程的优化.本文针对业务流程的特点,在设计结构矩阵（DSM）的基础上提出了基于双值设计结构矩阵（double value design structure matrix,DVDSM）算法,将DSM中的单值元素拓展为双值元素,扩展了元素所代表的信息量.文中以距离、路径值为例,设计了其详细的算法和规则及实现过程,并将算法应用于仓储物流管理系统的优化设计问题中.通过一系列仿真实验表明了算法的有效性.     

基于近似逐次超松弛预处理的自适应CQ算法

在处理基于不完全数据重建的不适定反问题时, 针对预处理CQ算法存在的不足, 提出了一种近似的逐次超松弛自适应预处理矩阵选择策略. 该方法利用近似特征值矩阵在处理矩阵相乘和求逆中的优势, 将正则化与超松弛预处理方法合, 通过迭代逐次逼近预处理矩阵, 并给出了算法的自适应步长. 结合稀疏角度CT图像重建问题, 给出了算具体实现步骤, 通过仿真可以验证: 该策略可以使预处理CQ算法有较快的收敛速度; 当存在噪声时,也可以较好地通过提前停止迭代来提高重建精度. 该策略为预处理CQ算法在不完全数据重建领域的应用提供了参考.     

特征值在高等代数中的作用

以高等代数中的定义、定理和例题为依据,论述了特征值具有化繁为简的作用,它还是实对称矩阵和二次型的本质所在.特别地,它是解决许多代数问题的重要工具.     

一类特殊矩阵的性质

归纳总结了一类特殊矩阵的逆及其行列式,并做推广,给出了其分块矩阵的逆和行列式.     

可纠错pooling设计的一个构作

一个非时序性群试(NGT)算法在DNA筛选等领域都有重要应用,而NGT算法的一个数学模型是d-disjunct矩阵.通过Bd(δ**(n,d,k))的Hamming距离构作一个d-disjunct矩阵,其中δ**(n,d,k)是在δ(n,d,k)的基础上加上δc(n,α,k)构成的,1≤α≤m+1且α∈Z;证明了所构作的矩阵是可纠正1个错误、检测2个错误的d-disjunct矩阵.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

线性流形上广义反次对称矩阵的最佳逼近

讨论了线性流形上广义反次对称矩阵的最小二乘解,得到了解的一般表达式,对于任意给定的实矩阵A,在最小二乘解集中得到了A的最佳逼近解.     

基于协方差矩阵的主动学习方法及应用研究

由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本,而有标签样本数量少且人工标记成本较高,因此,提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。利用有标签样本建立高斯过程回归模型,并构建无标签样本之间的协方差矩阵,以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时,衡量样本间的相似性,避免样本的冗余添加,最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。     

平面测量问题中单应矩阵的算法研究

在平面测量问题中,单应矩阵扮演着十分重要的角色。同计算机视觉中的其他问题一样,单应矩阵的计算对数据噪声极其敏感。本文系统地研究了求解单应矩阵的三种算法。首先分别给出了各种算法的理论推导;其次对每种算法都做了数值模拟实验,并分析和比较了实验结果。结果表明基于直线对应的算法比点对应算法更具有鲁棒性。最后我们还给出了真实图象的实验结果。