考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

未知数量稀疏源的盲分离方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源的盲分离的统一方法.为了改善聚类分离的精度,首先选取混合空间中半径给定、中心位于原点的超球面以外的数据点,并将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上.由此,原来的超平面线性聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象消失.然后,通过对这些映射到单位超球面上的数据点进行聚类分离来估计混合矩阵,再利用混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的.仿真实验验证了该方法对实际音频信号包括语音信号的有效性.仿真结果表明该方法精确、简便,稳定性好,且计算量较小.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

Retail default prediction by using sequential minimal optimization technique

This paper employed sequential minimal optimization (SMO) to develop default prediction model in the US retail market. Principal components analysis is used for variable reduction purposes. Four standard credit scoring techniques—naïve Bayes, logistic regression, recursive partitioning and artificial neural network—are compared to SMO, using a sample of 195 healthy firms and 51 distressed firms over five time periods between 1994 and 2002. The five techniques perform well in predicting default particularly one year before financial distress. Furthermore, the prediction still remains sound even 5 years before default. No single methodology has the absolute best classification ability, as the model performance varies in terms of different time periods and variable groups. External influences have greater impacts on the naïve Bayes than other techniques. In terms of similarity with Moody's ranking, SMO excelled over other techniques in most of the time periods. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于不平稳假设的序贯近似建模方法

在工业设计中常涉及复杂、耗时的仿真,建立简单的近似模型可以简化分析和优化过程.元模型的构建和仿真试验的设计是其中的两个关键问题.针对元模型的构建,分析指出传统的基于平稳性假设的Kriging方法并不适合常见的不规则系统的建模,接着采用非线性映射方法,提出了一种基于不平稳假设的Kriging方法.实例说明:相对于传统的Kriging方法,该方法不仅可以建立精度较高的预测模型,而且对模型的预测不确定性的描述也更符合直观认识;针对计算机试验设计,提出了一种基于改进的Kriging方法的序贯准则,使得试验点序贯产生在不确定性大且距离现有试验点远的位置.算例表明:该序贯设计比一步设计效果好,能节约试验样本.     

城市公共交通客流量预测序列模型

本文通过广州市公交线路调整研究的实践,设计了一套在计算机上实现的简便实用的城市公交客流量预测序列模型。它包括公交出行产生与吸引、公交山行分布和公交线路分配等3个子模型。输入客流调查和线网的有关数据,便得到一系列评价和比较公交线网布局合理与否的统计指标。     

非对称模型下的顺序诊断算法

讨论了顺序ｔ－可诊断系统的诊断算法问题。在Ｍａｌｅｋ和ＢＧＭ模型下，分别提出了一种顺序诊断算法，这些算法在测试图是二部图的情形下都是多项式时间复杂性的。     

可编程控制器在生产流水线控制系统中的应用

介绍一种应用于生产流水线的顺序控制和温度控制的ＰＬＣ控制系统，并给出该系统的主要功能，Ｉ／Ｏ扩展硬件配置和系统的软件设计要点。     

贝叶斯序贯高斯模拟方法

各种静态数据约束下的三维储层模型是指可以同时满足地震和测井数据的模型。研究了整合中等垂向分辨率地震数据的方法。引入贝叶斯定理的序贯高斯模拟方法,即贝叶斯序贯高斯模拟,用来整合中等垂向分辨率的地震数据,在给定地震频率的条件下,提高模型的分辨率。模拟结果表明,该方法能很好地整合中等垂向分辨率的地震数据,解决整合地震和测井数据存在的“体支撑”难题,生成高于地震垂向分辨率、低于或等于测井分辨率的三维储层模型。