基于德尔菲专家咨询法对肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟、清除标准的研究

 为建立肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟、清除诊断标准,采用德尔菲专家咨询法进行分两个阶段的专家咨询研究.第1阶段,编制肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟、清除的入选指标专家咨询问卷,并向全疆30位维吾尔医学专家发送,通过频数计算筛选出,睡眠增多,多梦、噩梦减少,精神气色逐步好转,目光有神等频率大于70%的10个肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟证侯特征;精神气色明显好转、心情温和,睡眠质量明显提高,舌苔滋润、接近薄白(趋于正常)等频率大于70%的8个清除时的证侯特征.共进行一轮.第2阶段,根据筛选结果再次编制咨询表,并进行对肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟、清除证候特征权重系数的研究.共进行两轮咨询,每轮均回收有效问卷30份,回收率均为100%.专家平均权威系数为0.825,提示专家权威度高.经分析各证侯特征权重系数,得出判断肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟的主症为5个,次症为5个;判断肿瘤异常黑胆质病证异常体液清除的主症为4个,次症为4个.专家集中程度和协调程度均高,肿瘤异常黑胆质型异常体液成熟证侯特征一致性系数为(χ²=0.261,P=0.000),两轮相等;肿瘤异常黑胆质型异常体液清除证侯特征一致性系数为(χ²=0.248,P=0.000),两轮相等;由此得出结论,通过改良德尔菲咨询法建立的肿瘤异常黑胆质病证异常体液成熟、清除标准对肿瘤有效、规范诊治提供客观量化依据.     

城市水库水质模糊综合评价模型建立与应用

 考虑到城市水库水质样本没有严格的属性,以及在形态和类属方面存在着中介性,确定了城市水库水质评价中对人类生理健康影响较大的高锰酸盐指数、生化需氧量、总氮、氨氮、氟化物、总磷、溶解氧等10项评价因子;以第i种污染物实测浓度与该污染物各级水质标准值的算术平均值之比作为第i种污染因子的权重值,对各单项权重值进行归一化处理,建立基于模糊综合评价法的城市水库水质评价模型。最后,将所建模型应用到阜新市目前饮用水库水质评价中,结果表明,所建模型既能有效地判断饮用水源水质类别,又能确定水体中主要污染物和主要污染源。对不同评价方法评价结果的比较分析体现了所建模型的有效性和良好适用性。     

采用矩阵分解模型的托攻击防御算法

提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然后,将此权值矩阵引入到矩阵分解模型,以降低托用户攻击行为的影响;最后,通过求解新模型实现对用户评分的预测.实验结果表明:这类算法与其他协同过滤算法相比较,能够更有效地抵御托攻击.     

一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法

为同时保证基分类器的准确性和差异性, 提出一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法. 首先利用聚类算法将训练样本分成多个类簇; 然后分别在每个类簇上进行AdaBoost训练并得到一组分类器; 最后按加权投票策略进行分类器的集成. 每个分类器的权重是自适应的, 且为基于测试样本与每个类簇的相似性及分类器对此测试样本的分类置信度计算得到. 实验结果表明, 与AdaBoost,Bagging(bootstrap aggregating)和随机森林等代表性集成算法相比, 该算法可取得更高的分类精度.     

温度和固含量对脲醛树脂预固化行为的影响

【目的】考察温度、固体含量对预固化脲醛树脂分子质量和化学结构的影响,为预固化行为的调控提供理论参考。【方法】采用凝胶色谱(GPC)和¹³C-NMR分析了脲醛树脂在相同预固化处理时间,不同温度、固体含量条件下的分子质量分布及主要官能团的变化,对比了温度、固体含量对树脂羟甲基、亚甲基和醚键的贡献率。【结果】在相同预固化处理时间下,随着固化温度的升高,树脂的数均和重均分子质量均显著增大,伴随二亚甲基醚键总量先增大再减小趋势,端基羟甲基以及链状羟甲基结构含量下降,链状和网状亚甲基基团含量增大。在相同预固化处理时间下,高固体含量树脂的相对分子质量比低固体含量树脂的低,但高固体含量树脂间分子质量相差不大,尽管固体含量的增大使链状羟甲基结构、二亚甲基键和二亚甲基醚键含量略有上升,但对端基羟甲基结构和总量影响不大。【结论】通过对比温度和固体含量对羟甲基、亚甲基和醚键的贡献率可知,与固体含量相比,温度对树脂预固化行为的影响更显著。     

海明距离判别法分类准确率的影响因素

为探讨海明距离判别法(HDD)的非参数优势,通过一个5因素混合实验,考察了4个因素(属性层级、测验长度、样本容量、知识状态分布)对HDD的3种判别方法(R方法、B方法、W方法)分类准确率的影响.结果表明:1)属性层级和测验长度均会影响HDD判准率,属性层级越紧密、测验长度越长,HDD判准率越高; 2)HDD对样本容量无依赖,可适于小样本评估; 3)HDD的R方法、B方法、W方法的分类准确率无差异; 4)HDD无需被试知识状态分布的正态性假设,更适于均匀分布.     

基于AdaBoost的神经元形态分类的研究

根据神经元形态的几何特征,使用AdaBoost算法对其进行分类,采用决策树、贝叶斯和关联规则分类模型作为基分类器。算法首先采用直接面向纽舍分类器分类精度提升的集成学刁算法选取基分类器,其次利用分类过程中生成样本的孱升权值来调整前K次（K〉1）被错误分类样本的权重,并提留双重阎值法对样本的最终投票表决结果进行判定。对20个测试样本进行分类,得出高可信度分类数为18个。     

基于熵权的直升机维修保障能力评估

随着直升机在军事和非军事行动上的广泛使用,对直升机维修保障提出了更高的要求,而对保障能力的评估具有更加重要的现实意义。本文以人力资源、维修设备、维修管理等作为直升机维修保障能力评估的要素,运用熵权法建立评估模型,对某型直升机维修保障能力进行评估。仿真结果表明该模型计算方便、结构简单,对客观地评估直升机系统维修保障能力有一定的应用价值。     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

剔除无效决策的灰色群决策方法

对灰色群决策问题进行了研究,提出了一种可以对无效决策进行甄别与剔除的灰色群决策模型。首先,使用强“奖优罚劣”算子对决策信息进行标准化处理,通过构建优化模型并使用拉格朗日函数得到指标权重;然后,通过确定所有方案中的理想最高评价,以及各决策者评价与最高评价间距离,构建对无效决策进行甄别的模型;最后,对剔除无效决策后决策问题中的决策者权重进行调整,并使用灰靶模型对方案进行决策。应用实例说明了决策方法的合理性和算法的有效性。