邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.     

有界平衡域上一类螺旋映射的增长定理

给出有界平衡域上一类螺旋映射的参数表示,作为应用建立了其增长定理,进一步给出了这类映射即星形映射的一个刻画.所讨论的域是非常广泛的,包括了复椭球和四类典型域,这些结果涵盖了先前已知的结果.     

非连通图3C8m∪C8m-1∪G的优美标号

研究非连通图3C8m∪C8m-1∪G的优美性.证明如下结论：对任意正整数m,若图G是特征为k且缺标号值k＋24m-2的交错图,则非连通图3C8m∪C8m-1∪G存在缺标号值k＋1的优美标号.     

整体推进西部城乡基础教育均衡发展的制度设计——以川北南充市为例

从长远发展看，推进西部城乡基础教育均衡协调发展，促进教育公平公正，办人民满意的教育，最根本的是着眼于制度安排，为其创设良好的政策环境。具体来说，应制订建设标准，明确基础教育均衡发展目标；强化政府职责，建立健全教育保障体制机制；改造薄弱学校，逐步缩小办学条件标准差距；开发人力资源，推动基础教育高位均衡发展；加强督导评估，促进基础教育持续健康发展。     

全国平衡软件在太原市(二电)集中供热工程中的应用

我国城市集中供热系统中,很多城市存在热负荷不断增大,相应热源却不够,近端热力站供热温度过高,热能浪费严重,末端热力站供热效果差,甚至达不到基本供热温度。如何利用有限的热资源来满足日益扩大的热需求,文章结合全网平衡软件的使用,提高供热效率,既能确保供暖质量,又能将能耗和成本降低,进而提高企业效益和社会声誉。     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...     

平衡损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在平衡损失函数下,得到了Rayleigh分布参数的Bayes估计,并讨论了一类c(-T)+d(其中(-T)=1/nn∑i=1X2i)形式估计的可容许性和不可容许性.     

基于差分进化邻域自适应的大规模多目标算法

对于大规模决策变量给求解大规模多目标优化问题带来的难以收敛及解集分布不均匀问题,通过分析变量特征将其分类再分别优化是当前较为有效的求解方法,但存在变量分类不够准确、变量处理不够有针对性等不足。对此,提出一种基于差分进化邻域自适应策略的大规模多目标优化算法。首先,通过分析扰动解的支配关系将混合变量分为多样性变量和收敛性变量,使变量分类更为准确。其次,通过对收敛性变量主成分分析降噪,降低计算成本,并设计种群的交替进化策略及差分进化的邻域自适应更新操作以提升种群进化过程中的收敛性。实验结果表明,所提算法在收敛速度和解集的分布均匀性上表现出良好的性能。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于BSC物流企业综合绩效评价体系研究

根据物流企业特点,采用改进的平衡记分卡(BSC),从财务、顾客、内部业务流程、学习与发展、营运安全等要素来设计物流企业绩效评估指标,采用层次分析法(AHP)将指标分层系列化,计算各层因素相对重要性的权值,形成绩效评价体系。最后,以杭烟物流配送中心进行算例验证,结果表明这种评价模型具有现实可行性。