基于双响应曲面的精密产品子集模拟可靠稳健优化设计

针对不确定性场景下小失效概率的精密产品可靠性问题,提出了基于双响应曲面法(dual response surface methodology,DRSM)与子集模拟的可靠稳健优化方法。首先,建立精密产品多失效模式极限状态的RSM模型和以质量特性均值-方差为优化目标的功能函数DRSM模型。其次,在此基础上运用子集模拟法进行可靠性分析,将精密产品小失效概率描述成一系列较大的条件失效概率之积。最后,将极值事件的优化问题视作稀有事件的可靠性问题的特例,基于该转换思想采用子集模拟法将优化问题在可靠性问题的框架内进行求解。案例分析及验证结果表明所提方法的有效性。     

超高维删失数据的联合特征筛选方法研究

针对超高维删失数据,通过降维技术可以进行特征选取，去除大数据中的噪声数据，以便挖掘高维大数据的重要信息，进行大数据的相关分析和应用.本文提出了一种稳健的偏相关系数来进行特征筛选,并引入逆概率加权方法来处理删失,发展出一种新的联合特征筛选方法.本文利用响应变量的条件分布函数来构造偏相关性度量,可以全面地刻画其与协变量间的相关性,且相较于传统的皮尔逊偏相关系数,该度量对于响应存在异常值,厚尾分布以及异方差结构时具有稳健性.其次,基于该度量所提出的联合特征筛选方法通过投影作用来消除由协变量之间的相关关系产生的干扰作用,故能够较好地改善假阴性错误、假阳性错误及协变量的共线性问题.我们推导了该方法的理论性质,给出了快速的迭代算法,并进一步通过模拟和实例分析来考察该算法在有限样本下的数值表现.     

PBNA： An Improved Probabilistic Biological Network Alignment Method

Biological network alignment is an important research topic in the field of bioinformatics. Nowadays almost every existing alignment method is designed to solve the deterministic biological network alignment problem.However, it is worth noting that interactions in biological networks, like many other processes in the biological realm,are probabilistic events. Therefore, more accurate and better results can be obtained if biological networks are characterized by probabilistic graphs. This probabilistic information, however, increases difficulties in analyzing networks and only few methods can handle the probabilistic information. Therefore, in this paper, an improved Probabilistic Biological Network Alignment（PBNA） is proposed. Based on Iso Rank, PBNA is able to use the probabilistic information. Furthermore, PBNA takes advantages of Contributor and Probability Generating Function（PGF） to improve the accuracy of node similarity value and reduce the computational complexity of random variables in similarity matrix. Experimental results on dataset of the Protein-Protein Interaction（PPI） networks provided by Todor demonstrate that PBNA can produce some alignment results that ignored by the deterministic methods, and produce more biologically meaningful alignment results than Iso Rank does in most of the cases based on the Gene Ontology Consistency（GOC） measure. Compared with Prob method, which is designed exactly to solve the probabilistic alignment problem, PBNA can obtain more biologically meaningful mappings in less time.     

基于最大概率分词算法的中文分词方法研究

本文提出了一种基于最大概率分词算法的中文分词方法，以实例贯穿全文系统描述了最大概率分词算法的基本思想与实现，根据针对大规模真实语料库的对比测试，分词运行效率有较大提高，该方法是行之有效的，并且提出了该算法的改进方向。     

一个具有Markov性的入圈问题

研究序列{Xn},{Xn}满足Xn=Yn(mod 2),其中Yn∈Z+,Y0≥2,Yn+1=Yn+[Yn/2],证明了{Xn}为一独立随机变量序列,并且是一时间齐次Markov链.最后,利用该Markov链{Xn}的性质,证明了入圈问题经过有限次插点,Cm的任意一边上都至少插入一个新点.     

基于等概率原理的统计物理学

等概率原理在统计物理学的研究中具有非常重要的地位.文章由等概率原理出发分别推导了Boltzmann统计分布率、系综统计理论和Maxwell速度分布率,并且从这三个方面研究和阐述了等概率原理的地位和作用.通过分析可以得出结论,在不受外界影响或者受外界影响很小的系统都服从等概率原理.     

航空兵攻势布雷突防概率评估方法浅析

海上封锁作战是海军的主要作战形式之一,其中,航空兵布雷封锁敌重要港口、航道、能起到快速突击、一剑封喉的作用.该文在假想敌方陆基、空基、海基三维电子战体系情况下,对航空兵在复杂电磁环境的攻势布雷突防概率评估方法进行了初步研究,以期对航空兵攻势布雷的作战效能评估起到一定指导作用.