一种新的预测PID控制器

提出了一种新的预测PID控制器 ,通过将广义预测控制的控制律写成PID的形式 ,使PID控制器具有预测的功能。同时 ,在广义预测控制的性能指标中引入稳态误差加权项 ,用较小的预测时域和稳态条件代替较大的预测时域 ,从而减小了在线计算量。在连续搅拌反应釜 (CSTR)上进行的仿真试验验证了该技术的可行性 ,新控制器的控制性能优于普通的预测PID控制器。     

基于模糊校正的深度时序信息安全评估算法

针对现有信息安全评估算法对多专家主观态度偏差的处理不足,并且传统时序机器学习模型无法应对时间段内偏差积累等问题,提出一种基于深度模糊校正的深度时序信息安全评估算法。该算法首先通过三角模糊函数构建专家模糊评估指标,并采用改进的加权DS证据推理校正指标,然后创建损失和可能性矩阵特征,最后使用深度时序网络评估信息安全。在MIT数据集上进行了仿真实验,实验分别分析了特征是否能够应对多专家冲突,以及评估算法的正确率,鲁棒性和时间效率等指标。实验结果表明,本文提出的算法拥有更强的模糊评价能力,对专家间的冲突意见处理能力更强,在时序上的信息安全评估更准确,鲁棒性更高,但是算法效率却得到了保持。     

负相关随机变量加权和的矩完全收敛性

概率极限理论是概率论的主要分支之一,是概率统计学科中非常重要的理论基础;经典的极限理论是以独立随机变量为主要研究对象,但实际大部分随机变量是非独立的,负相关随机变量序列就是相依随机变量序列中的一类典型且应用广泛的随机变量序列,针对负相关随机变量加权和序列的极限问题,应用负相关序列、截尾和矩不等式等知识,推广了负相关随机变量加权和的矩完全收敛性,并给出了一个NA随机变量完全矩收敛的线性过程,所得结果改进了的相应结果。     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

加权shift算子加上Volterra型算子在Hardy空间上的不变子空间及约化子空间

Cuckovic等刻画了shift算子加上Volterra算子在Hardy-Hilbert空间上的不变子空间。在他们以及Stessin等的关于约化子空间的研究基础上,文章研究了加权shift算子加上Volterra型算子在Hardy空间上的不变子空间及约化子空间,部分地推广了他们的结论。     

切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法

研究了切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法,提出了A-DOWDA算法。首先利用加权因子对对偶变量进行加权,其次在有向切换网络是周期强连通,且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,加速了算法的收敛速率,最后通过数值实验验证了算法的可行性。     

基于主题加权LDA模型的情感分类方法

针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7%～8.1%,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果.     

行ρ~-混合阵列加权和最大值的完全收敛性

先利用ρ-混合序列Rosenthal型最大值不等式,得到一个关于行ρ-混合阵列加权和最大值的完全收敛性定理,再利用此定理证明ρ-混合序列加权和最大值的MarcinkiewiczZygmund型强大数定律.     

基于GIS的宝鸡市洪涝灾害风险加权综合评价

选取宝鸡市为研究区,应用GIS技术,以该区域的地形、植被、降水量、人口和GDP数据为基础,采用熵权法、加权综合评价法等方法,定量化分析得到不同等级宝鸡市洪涝灾害风险区域.研究结果表明:宝鸡市洪涝灾害风险在渭河以北,较为严重,在渭河以南,较为轻微.即宝鸡城区、千阳县和陇县南部的少部分区域较为严重,凤县和太白县的大部分区域较为轻微.其中低危险区分布面积最广,中低危险区次之,高危险区和中高危险区分布面积小,且主要集中在人口多和GDP总量高的区域,即城区和经济活跃的地区.     

基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。