基于交通出行特性的家庭概率分布及出行产生预测研究

应用聚类分析、交叉分类及概率论等理论方法对基于交通出行特性的家庭概率分布模型及出行产生预测进行了研究。首先对锦州市实际调查的家庭样本数据进行分析,确定初始家庭类别,然后运用系统聚类分析法对初始家庭类别进行聚类分析,用于家庭分布概率模型研究,减少了家庭样本的分类类型和研究不同类别家庭出行特性的工作量,避免了交叉分类法以往存在的一些问题。在此基础上,最终建立了家庭分布概率模型并用于预测交通产生量。     

商业银行监管的SOM神经网络的分类方法

商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位 .该文将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究 ,提出了在商业银行监管中应用基于自组织特征映射神经网络的分类模型 .然后 ,以实际数据为基础进行了商业银行分类识别 ,并进行了相应的分析 ,从而验证了模型的有效性 .     

一种多码CDMA分层小区模型的呼叫接纳性能分析

为研究第三代移动通信分层小区系统的呼叫接纳策略 ,提出了一种由宏小区层、微小区层和皮小区层构成的多码码分多址 (CDMA)系统分层小区模型。该模型中 ,皮小区层作为“热点”小区层嵌入微小区层 ,采用多码传输方案支持多类型和高速率业务。在分析上行链路干扰的基础上 ,兼顾移动性提出了一种分层小区系统的多业务呼叫接纳控制策略。仿真结果表明 ,多业务呼叫接纳策略优于固定门限呼叫接纳策略。最后得出了多业务呼叫接纳控制策略减少了呼叫业务的切换频度 ,降低了系统信令开销 ,具有良好呼叫接纳性能的结论。     

对我国大学排名的思考

从对我国大学排名的历史考察出发,对大学排名的依据及其分类进行了分析,并对社会各界对大学排名的看法及大学排名究竞能带来什么影响等进行了相应思考.     

SLK涡流选粉机重力分级区内颗粒的运动特性

 选粉机内颗粒的重力分级对后续离心分级有重要影响。为研究颗粒在选粉机重力分级区内的运动特性,在对颗粒进行受力分析的基础上,分别建立y向和x 向颗粒运动方程,通过理论分析探索了颗粒在y 向和x 向的运动特性。运用计算流体力学理论,考察重力分级区内气流速度在y 向和x 向的变化规律,研究不同粒径颗粒的运动轨迹。结果表明,重力分级区内气流速度在y向上递增,颗粒在y 向做速度不断增大的变加速运动;气流速度在x 向上由返料锥近壁端向远壁端递减,颗粒在x 向做速度不断减小的变减速运动。研究结果可为选粉机的设计提供理论参考和数据基础。     

三维Minkowski空间中给定平均曲率的旋转曲面

在三维Minkowski空间中,通过研究轮廓曲线对具有给定平均曲率的旋转曲面进行分类.根据不定度量的特点,1条轮廓曲线分别绕着类空轴、类时轴和类光轴进行旋转,可以得到3种类型的旋转曲面.当这些旋转曲面的平均曲率为给定函数时,计算出相应轮廓曲线的微分方程.通过求解这些微分方程,得到具有给定平均曲率的旋转曲面的分类.     

基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台设计与应用

针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform, TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明：以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于...     

Dominance-based rough set approach as a paradigm of knowledge discovery and granular computing

Dominance-based rough set approach (DRSA) permits representation and analysis of all phenomena involving monotonicity relationship between some measures or perceptions. DRSA has also some merits within granular computing, as it extends the paradigm of granular computing to ordered data, specifies a syntax and modality of information granules which are appropriate for dealing with ordered data, and enables computing with words and reasoning about ordered data. Granular computing with ordered data is a very general paradigm, because other modalities of information constraints, such as veristic, possibilistic and probabilistic modalities, have also to deal with ordered value sets (with qualifiers relative to grades of truth, possibility and probability), which gives DRSA a large area of applications.     

基于显微图像的动物纤维鉴别技术

羊绒与细羊毛的主要辨识依据是两者的表皮鳞片模式.该领域内常用的一项技术是分析纤维的SEM图像,通过鳞片边缘高度来区分两类纤维,但其成本高昂,且有8%的误差.该文提出区分两类纤维的新方法,首先将显微摄像系统获取的纤维图像处理成单像素宽度的二值骨架图,通过该二值骨架图提取纤维鳞片的4个相对形状参数,构建贝叶斯 分类模型.数值实验表明,尽管该模型是基于光学显微镜的,但其分类性能却相似于基于扣描电镜的模型,对羊绒与细羊毛(70S)的正确识别率达到90%.     

改革后的政府收支科目设置分类体系理解

对改革后的政府收支科目设置分类体系的理解,有助于行政事业单位建立高效的资金管理机制,提高预算会计的核算、监督质量.