部分线性模型的adaptive group lasso变量选择

对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.     

浅析企业营销组合策略选择与优化

当前随着企业营销策略的不断丰富,对于企业而言,如何选择适宜的营销组合策略便是开拓市场,提高市场份额占有率的关键。本文阐述了当前主要的集中营销组合策略,并且分析了企业如何进行营销组合策略的选择。为企业在营销组合策略选择方面提供一定的借鉴意义。     

考虑实时路况的出行路线选择模型

为了缓解交通拥堵问题,本文在现有的导航仪基础上,考虑到道路的实时情况,设计新的导航仪,帮助居民选择出用时最短且能尽量避免拥堵的路线。研究主要包括两方面：首先,在存在不拥堵路线的情况下,利用最大流模型计算出道路流量,结合实际流量,在尽量避免拥堵(实际流量不超过最大流量)的情况下,求出最短路程,给出建议。然后,考虑拥堵问题难以避免,加强了与实际道路状况的联系,对道路出行选择模型进行了优化,先将道路分为非常拥堵、存在拥堵、畅通三种情况,然后再根据道路实时流量,利用G-LN的模型计算出车道的速度,结合路程,找出用时最短的路线。     

无线传感网络LEACH协议的优化研究

LEACH( Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy低功耗自适应分簇)算法可以有效地解决传感器节点能量限制的问题,显著地延长整个网络的生命周期。但在分簇簇头的选择过程中仅考虑此节点是否在之前的轮中担任过簇头节点,并未考虑节点剩余的能量与其所处的位置,使得簇头的选择并非最优。针对这种情况,本文在原有LEACH路由算法的基础上从节点剩余能量与节点分布位置两方面对其进行优化,提出了一种新的路由优化算法为I-LEACH。仿真结果显示I-LEACH较LEACH协议延长了网络生存周期,降低了网络总体能耗,使无线传感网的整体性能得到一定提升。     

考虑节能的城市物流配送方案优化

针对城市物流配送环节,提出了一种能够节约车辆能耗的物流配送方案优化方法.首先,在考虑载重和车速对车辆能耗因子的影响及时间窗开启前的等待时间约束等条件的基础上,提出了以能耗最小为目标的物流配送路径选择数学模型,并采用蚁群算法求解该问题,实现物流配送方案的一次节能优化;然后,基于一次优化结果,通过调整配送车辆从配送中心及各配送点出发的时刻,实现物流配送方案的二次节能优化;最后,基于北京市道路网的仿真试验显示,相对于以最短时间为目标的优化方法,本文提出的节能优化方法可使城市物流配送过程中的能源消耗平均降低约6.68％.     

一种基于预警机制的自适应选择AS-AKA协议

针对UMTS认证与密钥协商AKA机制中使用序列号SQN不能有效抵抗重放攻击的问题,提出了一种基于预警机制自适应选择AS-AKA协议的方案,移动站MS收到用户认证请求消息后,通过验证接收消息的时间差或频率是否超过门限判断是否发出重放攻击预警.若有重放攻击预警,服务网络SN将协议切换到能有效抵抗重放攻击的APAKA协议.仿真结果表明,AS-AKA协议能够有效地抵抗重放攻击,相比UMTS AKA协议通过重同步过程抵抗重放攻击,本文方案抵抗重放攻击的同时降低了网络的比特通信量.     

基于改进特征选择法的光纤网络流量异常监测研究

采用当前方法进行光纤网络流量异常监测过程中,特征选择法无法全面描述流量异常特征监测的不足,存在监测效果较差的问题。为此,提出一种基于改进特征选择法的异常流量监测方法。首先采用分光方式对光纤网络流量进行分析,获取光纤网络流量时间序列,并描述用于流量异常监测的多时间序列之间的相互关系,然后利用改进特征选择法对网络出口流量进行特征提取。利用聚类算法选择网络流量异常最优类数和聚类中心,来对网络流量异常现象进行过滤,从而实现网络异常流量特征抽取、特征选择改进算法和网络流量异常监测的研发,从而提高光纤网络流量异常现象监测的准确度。仿真实验结果证明,通过这种方法,能有效地对网络流量异常现象进行监测,且算法简单,能够满足网络流量异常监测的应用需求,实用价值较高。     

基于稀疏超高维非参数可加模型的条件独立筛选

变量筛选是处理超高维数据的一种有效方法.针对部分变量与响应变量显著相关,Barut等基于线性模型假定提出CSIS方法,能有效降低伪变量错选概率.但CSIS方法线性模型假定严苛,实际研究中有时不能事先确定模型结构.由此,本文基于非参数可加模型提出条件非参数独立筛选方法(CNIS),不需要对模型结构进行假定,增大了适用范围...     

MIMO系统发射端多天线选择保障物理层安全传输

针对MIMO系统信号传输策略中单天线选择方案在增大系统保密容量方面存在的局限性,本文提出发射端多天线选择方案以保障物理层安全通信。文中首先在已知全局信道状态信息的理想条件下讨论最优多天线选择方案;然后考虑较为实际的情况,即在未知窃听方信道状态信息条件下提出次优多天线选择方案;最后,为改进次优方案在低信噪比条件下系统保密容量较小的不足,提出次优多天线选择发射功率分配方案。通过理论推导保密容量表达式和数值分析,结果表明,与现有单天线选择方案相比,所提的多天线选择方案有效地提高了系统的保密容量。     

多尺度单值中智系统中基于优势粗糙集模型的最优尺度选择与约简

单值中智集是处理不确定、不一致信息的有效工具,结合单值中智粗糙集和多尺度决策系统,提出基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型的最优尺度选择和约简算法.首先,在构建基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型时引入正理想点、负理想点和不确定点来刻画单值中智数大小关系;其次,结合证据理论中的信任函数和似然函数给出模型的最优尺度选择算法及约简算法;最后,利用五组UCI数据集对文中提出的模型与算法进行实例验证,分析算法的有效性.提出的算法在分类精度和算法效率两方面都有所提高,进一步扩展了单值中智粗糙集在多尺度决策系统下的应用,为后续该领域的研究提供参考.