基于最大差距的置信度评估算法

通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信度评估方法,从而可进一步优化半监督分类学习中数据样本的置信度评估.     

最大度为3或4的图的邻和可区别全染色

图 G 的一个正常[k]-全染色是一个映射：V∪E→｛1,2,…,k｝,使得 V∪E 中任意一对相邻或者相关联元素染不同颜色。用 f（v）表示点 v 及所有与其关联的边的颜色的加和,若对任意 uv∈E（G）,有 f（u）≠f（v）,则称该染色为图 G 的[k]-邻和可区别全染色。k 的最小值称作图 G 的邻和可区别全色数,记为 tndiΣ（G）。Pils＇niak 和Woz＇niak 提出猜想：对任意简单图 G,有 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋3,其中Δ（G）为图 G 的最大度。图 G 的最大平均度,记为 mad（G）,是 G 的所有非空子图的平均度的最大值。运用组合零点定理和权转移方法,证明了若Δ（G）＝3且mad（G）＜125,或Δ（G）＝4且 mad（G）＜52,则 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋2。     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法

提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。     

中国“乡村旅游重点村”空间分布格局及影响因素

乡村旅游是实现国家乡村振兴战略的重要方面,全国“乡村旅游重点村”可为实施乡村振兴战略提供新契机,该文通过分析全国“重点村”空间分布的影响因素,研究全国“乡村旅游重点村”的特点.该文以全国首批“乡村旅游重点村”中的314个村为研究对象,运用ArcGIS空间分析法探讨全国“重点村”空间分布特征,采用地理探测器法等方法系统分析.研究结果表明：1) 全国“乡村旅游重点村”空间分布区域差异显著,总体结构呈“南北均衡和中部凹陷”的空间分布特征,旅游资源以自然景观为主,人文景观为辅.2) 全国“乡村旅游重点村”空间分布具有空间自相关性,在特定区域空间上呈数量规模集聚,空间密度呈“双核中心,次级中心零星分布”态势,冷热分区与集聚核心中心高度吻合.3) 全国“乡村旅游重点村”点集系统空间分形结构特征明显,空间分布无显著的标度区,分形结构较为简单.4) 影响全国“乡村旅游重点村”空间分布的核心要素主要是旅游资源禀赋、区域社会经济以及区域基础设施条件等.研究结果印证了314个中国“乡村旅游重点村”作为乡村旅游培育重点,具有典型性和代表性.     

基于高度残缺信息的分布式语言信任网络群决策方法

针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息, 提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先, 提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次, 定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度, 并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者, 鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形, 利用K-近邻算法评估残缺的评价信息, 并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法。最后, 通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。     

基于模糊C-均值聚类的缺失数据填充方法

针对缺失数据的有效填充问题，提出利用模糊C-均值聚类（FCM）算法的隶属度矩阵作为待填数据的加权权重.首先使用同一属性均值对缺失数据作预填充，再进行FCM以得到每个类别的隶属度矩阵，最后用该矩阵作为权重去乘以每个类别的属性均值，得到最终的填充数据.在UCI数据实验中，将FCM填充算法与k近邻（KNN）填充算法作对比分析，结果表明，FCM填充得到的均方根误差总体小于KNN填充.     

一类半参数回归模型二阶段估计的渐近理论

考虑回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei，1≤i≤n，g为R1上未知函数，β为p×1维待估参数向量．基于近邻权函数利用文献[1]中给出的方法建立了β和g的估计量βn，gn，并且证明了它们具有很好的大样本性质     

云南境外的傣泐人

傣泐人又叫泐人（Lue），是傣族中的一支。在我国，傣泐人主要居住在云南的西双版纳．此外，思茅和红河地区也有少量分布。除了云南以外，境外的几个国家也居住有一些傣泐人。居住在境外各国的傣泐人，由于环境的改变，他们在文化、习俗等方面与云南的傣泐人已有了一些不同，在政治上也分别认同他们居住的国家。但是，另一方面，他们又仍然保持着对他们的故土西双版纳和他们傣泐人身份的认同。由于保持着这种认同，这个群体也就成为联系云南乃至中国与东南亚国家的一条天然纽带。