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101.
针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。 相似文献
102.
从行为金融学角度,将过度自信行为考虑进激励机制及内部监督和外部监督的设计之中,分别研究了过度自信条件下市场微观和宏观层面上委托人与经纪人之间的委托代理关系.结果表明,市场微观层面上,经纪人的过度自信行为与委托人采取的内、外监督措施均可降低代理成本,两者在解决委托人与经纪人之间的代理问题中是相互替代、而不是相互补充的;市场宏观层面上,被雇佣的过度自信经纪人的人数比例,随其整体对市场自信程度的加大而上升.这两个层面所得结论在实际应用中相辅相成,从不同角度为解决资本市场中的代理问题提供了有益思路. 相似文献
103.
故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率. 相似文献
104.
在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注意的是,基于这三种不可分辨关系的粗糙集并未考虑数据中属性的测试代价.为解决这一问题,提出了测试代价敏感的α量化粗糙集模型,从二元关系的角度使得粗糙集模型代价敏感,并将新模型与基于强不可分辨、弱不可分辨以及传统α量化不可分辨关系的粗糙集模型进行了对比分析.进一步地,通过分析传统启发式算法在求解约简的过程中未考虑降低代价这一不足之处,提出一种新的属性适应性函数,并将其应用于基于遗传算法的约简求解中.实验结果表明该方法不仅可以降低由边界域所带来的不确定性而且同时降低了约简后的测试代价. 相似文献
105.
106.
107.
针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准(maximum likehood registration,MLR)算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。 相似文献
108.
育种目标性状间的同一关系分析方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
借助集对分析理论,提出了一种新的育种目标性状间的关系分析方法,阐明了其基本原理与分析步骤,并结合小麦育种实例,介绍了这种分析方法的具体应用。在此基础上,讨论了这种分析方法的优越性及尚待改进之处。表3,参9。 相似文献
109.
针对BIM情境下综合设施管理组织合作关系,提出一种基于NK模型的提升路径选择方法.首先,通过理论分析与文献梳理,采用问卷调查法与因子分析法,识别BIM情境下综合设施管理组织合作关系的影响因素.其次,结合影响因素重要度评估问卷调查、统计分析及DEMATEL方法,分析影响因素之间的关联情形,进而提取BIM情境下影响综合设施管理组织合作关系的关键要素.再次,利用随机分布函数为影响综合设施管理组织合作关系的多种关键要素选择组合结果随机分配适应度值,并依此绘制出对应的适应度景观图,结合适用的"攀爬方式",利用Matlab仿真技术对BIM情境下综合设施管理组织合作关系提升路径进行优选.最后,通过实例分析验证该方法的可用性和有效性. 相似文献
110.
王大辉 《复杂系统与复杂性科学》2004,1(3):76-81
一个复杂系统可以从微观单元出发进行刻画,也可以从宏观角度来描写。本文一般性地讨论了这两种描述的关系,给出具有不同微观基础的宏观变量之间存在函数关系的条件,指出具有不同微观基础的宏观变量之间可能没有确定的函数关系,也不能简单地将微观变量的函数关系应用到宏观变量,要特别注意基于数据回归得到的宏观总量关系的使用条件。 相似文献