基于模糊约束的贝叶斯网络参数学习

针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题,提出一种模糊最大后验估计方法,该方法将模糊理论引入到参数学习中,通过对约束效力的度量,利用隶属度函数来确定超参进行学习,以提高约束使用的准确性。实验证明,所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外,将所提方法应用到网络安全评估中,将通用漏洞评分系统作为专家先验参数,结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后,通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。     

一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法

通过对接收信号样本偏度和样本峰度进行归一化处理,设计了一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法(联合检测算法).利用卡方分布的概率密度函数分析非渐近条件下算法的理论虚警性能,推导出相应的理论判决门限.仿真实验结果表明,联合检测算法在小样本条件下仍然可以保证可靠的检测结果,并表现出比经典的Jarque-Bera频谱感知算法更优的检测性能.     

花石崖不同植被类型土壤水分特征

为充分了解黄土高原不同植被类型与土壤水分之间的关系,选择陕西省神木市花石崖镇5种典型植被类型刺槐、木枣、侧柏、柠条和草地为研究对象,采用单因素方差分析法比较不同样地间土壤水分的差异性。结果表明：在0～100 cm土层,研究区不同植被类型间土壤含水量和土壤蓄水量均存在显著性差异（P<0.05）,均表现为草地>柠条>木枣>侧柏>刺槐。不同植被类型平均土壤水分亏缺度表现为刺槐>柠条>侧柏>木枣>草地,其中只有草地土壤水分不存在亏缺。综上,处于自然恢复状态下的草地对研究区土壤水分的维持具有相对积极的意义。     

基于轮廓度量与AI模型的工业缺陷检测算法研究

为了解决工业产品表面缺陷难检测的问题,针对当前检测技术现场应用痛点,从方案架构和检测技术两个层面进行研发,设计了基于轮廓度量和AI模型的工业缺陷检测算法。首先,结合图像分析算子和AI模型,建立一套完整检测方案架构。然后,耦合形状度、填充度和边数等特征,定义一种代表缺陷不规则度的轮廓度量因子,结合阈值分割,完成灰阶算子的设计;利用SIFT特征点检测机制和ICP校准方法,完成缺陷图像的匹配;建立传统视觉算子,并基于AI分割模型、分类模型与小样本训练,构建工业缺陷检测模型,准确定位到缺陷边缘区域。实验测试结果显示,相较于目前主流技术与方案,所提算法方案有利于“保检出,降误判”的应用诉求,为工业缺陷检测设备奠定核心算法基础,并确保落地。     

模糊包含关系

本文定义了集合的模糊包含关系，利用测度给出了模糊包含关系的隶属函数的一些生成方法，并在模糊集向量空间上研究了这些问题，得出了一些有意义的结果     

N,N''''-双脂肪酰基乙二胺二丙酸钠表面活性剂的合成及性能

以无水乙二胺、丙烯酸甲酯、不同链长的脂肪酸为主要原料,经过加成、酰化和皂化等反应,合成了4种阴离子型偶联表面活性剂[N,N'-双脂肪酰基乙二胺二丙酸钠(GS-2Cm 1)],并进行了性能表征.通过测定不同浓度水溶液的表面张力和电导率,获得其临界胶束浓度(CMC)、偶联表面活性剂在气-液界面上的吸附量、单个分子的面积和胶束电离度,计算了胶团化过程的热力学函数变化,实验结果显示:GS-2Cm 1系列表面活性剂的胶团化过程主要来自熵驱动.     

GUH-1型水基金属清洗剂中表面活性剂的生物降解性研究

主要模拟在水体环境中表面活性剂的自然生物降解,对4种水基金属清洗剂的生物降解性进行了试验.其最佳清洗温度为65 ℃左右,2 d后清洗废液中的生化降解度为36.09%,结果表明,自制的GUH-1型水基金属清洗剂为一种综合性能指标优良的绿色水基金属清洗剂.     

直接数字频率合成器频谱分析

通过严格的数学推导，得到DDS输出信号的时域表达式和频谱表达式。不论DDS系统是否有相位截断，这些表达式均成产，为精确计算DDS的杂散抑制度提供了方便。     

模糊综合评判法在城市交叉口综合质量评价中的应用

为了全面评价城市交叉口综合质量,选择了交叉口混合交通运行状态评价指标,并通过指标隶属度函数研究建立了相应的模糊综合评判模型.结合实例对其综合运行质量进行了评价分析和聚类排序,从而为评估城市交通拥堵、制定相应的交通管理和控制策略提供了一种有效的定量分析方法.     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。