基于矢量空间的群体聚类方法研究

通过对群体成员的思维模式进行分析,基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法,通过执行该使算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集。在此基础上,定义并计算群体中各个聚集的偏好和整个群体的偏好,定义并计算群体中各个聚集的一致性指标和整个群体的一致性指标,为群体决策提供依据。最后通过一个实例对算法和一致性指标等进行验证。     

基于偏最小二乘回归的可靠性增长费用分析

为消除武器装备可靠性增长费用建模中自变量之间的多重相关性,引入了偏最小二乘回归分析,并针对某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了建模与分析。结果表明,与一般的多元回归分析相比,偏最小二乘回归分析避免了自变量之间多重相关性带来的问题,能够得到与实际经验相符合的模型。     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法.     

旋量与张量、旋标架与零标架的对比研究

严格证明了关于零矢量、零标架、旋量及旋标架的11个性质，对旋量与张量、旋标架与零标架进行了比较研究，表明旋量对于研究黑洞的零曲面性质是比张量更为优越的工具．     

软岩巷道的支护机理及应用

针对大雁矿物局下属二矿在高应力软岩巷道的支护机理及支护方式存在的问题,通过对软岩巷道的非线性大变型及蠕变规律的分析,运用耦合支护理论提出通过改进支护手段增加围岩的自撑能力,在锚喷网支护过程中锚索的运用,在二次支护时间上如何把握,及关键层的控制等问题上提出了一些合理化建议.     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.