Petri网建模工具的面向对象设计

Petri网建模环境的开发有利于Petri网应用理论的验证和实现。介绍一个Petri网建模工具的面向对象设计方法 ,并且主要给出了该建模工具的结构组成、建模工具条、Petri网图形元素的构造方法以及Petri网点火机制的计算机实现方法。成果为基于Petri网的系统分析方法的研究提供了一个灵活可用的辅助工具。     

融合知识图谱的多通道中医辨证模型

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强,提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明,基于中医电子病历数据集,提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%,相比其他网络结构模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

灰色GM(1,1)模型的图解法

灰色GM(1,1)模型是GM模型中最基础、最核心、应用最广泛的一种预测模型.本文提出了确定GM(1,1)模型基本解有关待定参数的一种新方法——图解法.该方法能方便地确定GM(1,1)模型解的有关待定参数,既简明又直观.将图解法与解析法进行比较,结果表明,图解法与解析法的精度基本接近,能够满足工程控制的需要.     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.     

具有积分Ricci曲率界的流形上的Sobolev不等式

讨论了在具有积分Ricci曲率界的完备流形上的Sobolev嵌入定理,并最终得到了一个Sobolev嵌入不等式,这是对在Ricci曲率有下界情形之下的Sobolev嵌入定理的一个推广.     

黄土地层中锚杆受力性能试验分析

介绍了以黄土地层作为支护对象的锚杆室内模型试验 .试验表明 :锚杆受力规律与在其它支护介质中相似 .按理论推导得到了最佳安装角αopt的计算公式 ,将其简化为αopt=6 0°- φ(其中 φ为土的内摩擦角 ) ,并提出了剪力沿锚杆长度分布的“黄金分割”规律 ,得出了各种锚固 (不同锚固角 )情况下的有效锚固长度 .     

基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择

论述相空间重构中延迟时间与嵌入维数之间的关系，提出广义嵌入窗长的概念．分析已有的自关联函数法中的不足，提出一种改进的自关联函数法确定广义嵌入窗长，从而确定出相空间重构的其它参数．同时从时间序列相关程度和不相关程度2个方面进行考虑，克服了自关联函数法的缺点．仿真实验结果验证了该方法的有效性．     

分形插值及分形维数的图解法

自然界中存在的许多现象具有分形特征,传统的Euclid空间对具有分形特征的自然界形态模拟具有一定的困难,对此可以用分形插值来拟合自然界形态。基于迭代函数系统（IFS）,通过离散的数据点构成分形插值函数,可以证明分形插值函数是这个IFS唯一的吸引子。分形插值曲线的分形维数直接用数学公式求解比较困难,借助于MATLAB矩阵运算与图形绘制功能,采用图解方法求取,精度可以达到0.01~0.001,从而实现离散数据点的分形插值拟合及其分形维数的求解。试验结果表明,该算法具有简捷直观的特点。