基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.     

一种基于QVT的模型转换技术

提出一种基于查询/视图/转换(QVT)规范的模型转换技术, 并采用这种模型转换技术, 利用Kermeta语言中的模型转换功能, 通过对QVT核心分层, 设计了一种基于映射四层QVT结构的模型转换工具, 实现了Ecore元模型到Kmt元模型的转换.     

储热水箱分层特性的研究

储热水箱被广泛使用在太阳能集热系统以及家用电加热热水器中,是决定集热系统和热水器性能的关键因素之一,储热水箱分层效果的好坏决定了集热系统的效率及热水器的热水出水量.绘制了直接进口和三层孔板两种储热水箱结构图,通过设计试验系统,搭建储热水箱分层特性测试试验台,收集了两种结构水箱在相同的初始水温、不同流量时水箱各层温度随时间的变化数据并绘制成图.同时基于热力学定律,分析对比了相同进口结构、相同初始进出水温差取出效率随时间的变化.在初始温度50℃、流量为1.1和4.2 kg·min^-1的工况下,对比了不同结构的MIX数对储热水箱分层性能的影响.     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

V-BLAST系统的特征波束形成技术

针对特征波束形成技术与V-BLAST结合的系统,从最小化系统差错性能角度出发,在独立同分布衰落信道中和发射端已知信道均值矩阵信息的情况下,推导了特征波束形成的功率分配算法,同时设计了能够充分利用该功率分配方法的接收检测算法。仿真和分析表明,在发射端所知信道信息有限的情况下,该功率分配算法和排序检测算法能显著改善V-BLAST系统的性能,优于传统的V-BLAST检测算法。     

分层控制算法在过饱和交通干线控制中的应用

提出一种启发式分层控制算法框架来解决过饱和城市交通干线的控制问题.整个控制器由控制层和协调层组成,在控制层,引入主线延误和次线延误的概念,将控制问题描述为一个冲突的多目标控制问题,提出一种新的基于IPNSGA-Ⅱ遗传算法的多目标相容控制策略来产生相邻交叉口的信号配时方案;在协调层,首先确定需要进行协调的交叉口群,然后以主线延误和次线延误为目标,采用IPNSGA-Ⅱ遗传算法进行优化,实现交叉口之间的协调.提出的相容控制策略具有鲁棒性、实时性、动态性的特点,能够实现干线交叉口的实时控制.将该分层算法应用于一个七个交叉口组成的城市交通干线的交通流仿真系统进行测试,仿真结果表明,本文方法比单点控制策略能够更有效的缓解网络中的过饱和状态,减小延误.     

基于CPN的CBTC地面数据通信系统仿真和分析

数据通信系统是影响CBTC系统的控制精度,效率和可靠性.安全性的主要因素.充分利用分层赋时有色Petri网(HCPN),综合CBTC系统的实际通信需求,建立了CBTC地面数据通信系统的分层模型,并在HCPN中引入消息的时间标志,实现对数据传输时间特性的分析.对模型进行实时仿真的结果表明基于以太网的DCS地面通信系统的实时性可以满足CBTC系统的需要,而且影响数据帧传输延迟的主要因素是数据帧长度,而与行车密度关系不大.     

基于专家系统的防空火力分配模型

利用人工智能的原理,模拟军事专家的思维活动,建立基于专家系统的防空火力分配模型.该模型具有自学习功能,可自动获取和修改知识库中的知识,具有很好的实用性,可随时与用户进行交互.用产生式规则和原型表示可拦截条件及多目标优化分配原则等知识,采用了虚拟飞行时间作为综合威胁判断准则和可调整的分配始线和分配终线,能较好地满足实际需要.     

基于时间序列特征表示与信息融合的ICU患者死亡风险预测

ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场Ⅲ数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F₁评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考.     

IP over WDM

网络信息量爆炸式增长和IP技术的深入人心促进了宽带IP主干网的出现和发展．主要介绍IPover WDM的基本原理、特点、分层模型和协议模型以及它的应用和发展、