新农村建设中农村电网建设的探讨

为了解决新农村建设中农村用电水平的不断提高,特别是随着农村经济水平的不断发展,当前实际运行中农村配电网已出现的诸如网络损耗较大而导致供电成本过高、供电可靠性较低、供电电压和频率不满足要求等问题,作者通过对一个典型的农村电网的潮流进行分析,从网络的整体规划布局到局部的输配电设备(如:线路、变压器及无功补偿装置等)方面提出了关于降低网络损耗、提高电压质量和可靠性的具体措施.通过对改建前后的线损率和电压合格率进行计算,表明笔者所提出的方法对现有农村电网改造是有效的.最后,提出了农村电网的发展趋势.     

一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型

本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。     

面向重用的三维CAD模型检索算法

针对现有CAD领域的检索算法对模型的局部细节特征描述不足的现状,提出了一种基于最大公共子图的三维CAD模型检索算法,通过提取CAD模型的B-Rep信息,将模型用属性邻接图来表示.根据如果2个CAD模型存在相似的特征或局部结构,CAD模型所对应的属性邻接图应存在公共子图的原理,通过检测属性邻接图中的公共子图,得到了2个与CAD相似的局部细节特征,并利用这2个相似的局部细节特征对CAD模型进行了相似性评价.实验表明,该方法能够实现三维CAD模型检索,且检索的效率能够满足工程检索的要求,因此可以实现CAD模型设计和制造知识的重用.     

秦九韶"历家虽用,用而不知"解

<数书九章>所载之大衍总数术,是一项世界级的数学成就.然而在此之前,大衍总数术的发展情形并不清楚.秦九韶<数书九章>自序云:"独大衍法不载<九章>,未有能推之者.历家演法颇用之,以为方程者,误也."因此学术界粗略地认为,大衍术来自历家之方程,但又一致认为此方程并不是中国传统数学之方程.本文认为历家之方程即传统之方程,只是运算目的不同.并据此给出一种推测性解释:如果把此方程三横行布筭的最上面一横行删去,用辗转相除替代直除(两者相通),把左下角和右上角两数位置调换,并把运算之负数全改为正数(这不影响结果),那么它就是<数书九章>所载之"大衍求等术".如果再把两数做约化处理,那么它的形式与算法就和"大衍求一术"完全一样.同时,本文认为"约奇弗约偶"之奇偶即指元数的单双.提出元数约化法则,利用筭图优化历家之方程,是秦九韶之贡献.这样我们亦可了解大衍术在历算中的发展情况.另外,历家之方程在运算过程中可自然地得到一系列的渐近分数.由于这种算法既符合中国古代筹筭之过程,又无需用到比<九章筭术>更高深的数学知识,因此可以自然地解释祖冲之圆周率,以及中国历史上出现的其他大量渐近分数.     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

对数学质量的指标体系的分析

用属性识别的理论研究数学质量的指标体系 .提出了一种直观简捷的属性测度函数的确定方法及三个数学质量的评价准则 .     

模糊评判在住宅价格评估中的应用

模糊特征在住宅价格评估中占有重要地位,在科学定义若干基本概念的基础上,提出了运用模糊综合评判进行住宅价格评估的方法,该方法把模糊评判和享乐价格方法相结合,解决了住宅价格评估中模糊特征的合理量化问题,具有科学、合理、易于操作等特点。     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

基于 Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

以商务决策作为研究背景,基于Rough Set理论解决商务决策支持系统中信息不确定,数据量大的困难.从Rough Set理论的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough Set理论和方法对商务决策支持系统的实例进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.