基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用,在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型,并且通过多个指标将其与BP模型,遗传算法优化的BP模型,未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较,验证BP-AsymBoost模型的有效性.     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

作战仿真实体可视化数据模型研究

根据作战仿真系统的可视化需求,提出了作战仿真实体可视化数据模型的分类方法和层次体系结构,建立了可视化数据模型多分辨率规则。分析了可视化数据模型的建模过程和建模方法,确定了基于空间数据库和关系数据库相结合的可视化数据模型数据库存储管理机制。实现了模型的数据获取、建模、处理及应用全过程的可视化,为构建具有高逼真度的作战仿真系统提供了可视化数据模型支持。     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

归纳式学习中连续型数据的区间划分问题

主要研究的是归纳式学习中连续型样本数据的分组问题 .在归纳式学习方法中 ,对样本数据的不同分组会直接影响到所生成的反映变量间相互关系的规则 ,从而影响到对新样本的识别效果 .特别是对样本数据为连续型的数据的分组问题 ,目前尚未得到很好的解决 .本文在类相关离散化方法的基础上 ,提出了用极大熵法进行初始区间划分 ,用多因素优选法调整区间的边界 ,二阶概率统计检验与实际意义相结合进行区间合并的一整套划分区间的方法 ,并用本文建立的新方法体系对中国宏观经济的某些指标间的相互关系进行了分析 ,取得了良好的效果.     

AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究

以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.     

低维Hom-Jacobi-Jordan代数的分类

先定义Hom-Jacobi-Jordan代数,然后用这类代数线性映射的Jordan标准形和待定系数法给出低维Hom-Jacobi-Jordan代数的同构类.     

基于神经网络的道路季节分类

为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题,从而大大延长路面的使用寿命,提高道路投资的经济效益.     

张斌的功能观和汉语词类划分标准理论的研究进程

在词类划分标准上,张斌的语法功能是唯一的标准的观点不曾改变,但对"功能"的理解不断加深:从"词与词的结合能力就是功能",词在句中的职位只起辅助作用,到"词的语法功能首先表现在能不能单独充当句法成分上边";从质疑"词的语法功能首先表现在能不能单独充当句法成分上边"到"功能包括基本功能和连属功能",把功能的解释从句法层面拓展到语用层面;从反思"词汇语法范畴",到提出"意义是基础、功能是标准"。张斌先生的研究在经历了继承、吸收的过程后,最终在理论上、方法上和实际运用方面取得突破,推进了汉语词类划分标准理论的研究进程。     

基于原子能量熵和CSM的配电线路故障分类方法

针对配电线路上的故障分类问题,提出了一种结合原子能量熵和连续字符串匹配(CSM)的故障分类方法.通过分析故障信号的暂态特征,利用原子分解法得到故障暂态信号的主导原子以及对故障信息进行补充的次级原子,计算原子能量熵作为故障特征量,较完备地描述了故障特征.应用CSM进行故障分类节省了智能算法故障辨识中参数选择和优化的时间,通过建立的编码规则,将故障特征进行编码,搜索故障编码库,最终确定故障类型.通过仿真研究,验证了该算法的可行性与有效性.