怀芷高速公路拓宽岩质高边坡二次开挖施工风险评价

本文对怀芷高速公路拓宽项目的高风险公路运营期岩质高边坡二次开挖问题进行了安全风险评价.首先,根据怀芷高速朱溪互通拓宽项目实际情况,建立了包含地质条件、边坡施工、运营条件和交通组织的4个一级指标以及17个二级指标的边坡施工风险评估指标体系;其次,基于风险矩阵法设计了风险调查问卷,收集了包括现场施工技术人员及相关专家在内的...     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。     

不确定知识的相似度量方法及应用

基于模糊集和粗糙集理论,给出常用的几种不确定知识的相似度量方法,并应用于信息检索系统中。建立了更符合用户信息需求的模糊相关检索模型。利用粗糙集的等价关系(近似关系)表示用户查询兴趣特征,并通过不精确的分类知识方法进行知识库中用户兴趣分类。     

一种鲁棒的半监督图聚类方法

考虑到?1范数度量比?2范数平方度量更鲁棒,基于?1度量提出了一种更鲁棒的半监督图聚类模型,针对该模型中非光滑目标函数不易优化的问题,利用Majorization-Minimization框架提出了一种新的求解算法并证明了其收敛性.实验结果表明,在监督信息有噪声或错误时,所提出的模型能提高半监督聚类的鲁棒性和有效性.     

开源软件Linux内核的进化分析

开源软件各种版本的源代码和相关开发信息是软件工程研究者研究软件进化的重要数据源.文中研究了Linux的进化规律,归纳了开源软件项目的数据源及数据收集方法,并给出了Linux内核的软件进化的分析方法和相关分析结果.得出了Linux目前以超线性方式进化,而进化的主要推动力是适应系统硬件资源的进化的结论,并提出了快速测算大型开源软件复杂性的方法.     

侧抑制网络在图像增强中的应用

侧抑制网络具有突出边框、增强反差的作用,但抗噪性差。其在增强图像的同时,噪声点也相应地得到了增强,这对后续处理十分不利。构造一个可能性度量因子,用来判定某一突变是噪声的突变还是有效信号的突变,将该因子引入到侧抑制网络中,使侧抑制网络具有一定的抗噪能力。改进后的网络既保留了原有网络的增强功能,又添加了抗噪性能。对改进后的网络进行理论分析和实验仿真表明:该网络在图像增强的同时对噪声具有一定的抑制作用。     

仿生聚类算法研究与分析

仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,目前已被广泛应用在物联网、图像处理、路径规划、医学等领域。文中主要对仿生聚类算法进行研究与分析。首先以蚁群聚类、果蝇聚类、人工蜂群聚类算法为例,着重从算法思想、生物智能算法与K均值聚类的结合流程以及具体应用3个方面进行介绍;然后对仿生聚类过程中的相似性度量方法和聚类结束后聚类结果无监督评价方法进行了详细描述;最后对仿生聚类算法的未来研究方向进行了总结与展望。     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于直觉模糊集的粗交流

提出基于直觉模糊集的粗交流的概念,分析了在基于直觉模糊集的粗交流过程中由于agents各自拥有的知识不同而产生的信息丢失问题,并给出了基于直觉模糊集的粗交流过程中信息丢失的量化分析方法.通过引入α-直觉粗交流截集等概念,得到基于直觉模糊集的粗交流和经典概念粗交流的关系定理.最后给出基于直觉模糊集的粗交流的一个具体实例.     

风险管理中的风险分配问题

为了进一步明晰风险管理实践中选择风险分配函数的问题,通过引入风险度量定义,分析了无组合效应风险与可互换风险这两种具有特殊性质的个体风险特征,并在此基础上讨论了风险分配应该满足的原则,继而证明并比较了标准差风险度量下,协方差风险分配函数与相对风险分配函数性质上的差异,并得到如下结论:1)风险预算也是一种特殊形式的风险分配函数;2)在标准差风险度量下,协方差风险分配函数是可行的风险分配函数;3)在标准差风险度量下,相对风险分配函数不是可行的风险分配函数;4)在一定条件下,风险分配函数之间具有等价性.