DEMPTER-SHAFER合成法则的悖论

针对证据推理理论中的Ｄｅｍｐｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据合成法则构造出了三条悖论，为该法则的应用划出了一些禁区.     

基于多质心的不良文本快速过滤方法

针对Rocchio容易受到类别样本分布及噪声影响的而导致错误扩大类别范围的问题,提出对训练样本进行聚类,使用聚类形成的多个簇的质心向量替代单个质心向量作为过滤判定向量组的方法。该方法既能保证过滤效率,又比单质心的Rocchio过滤法具有更高的召回率和准确率。     

试论分子生物学在进化论发展中的作用

分子生物学是现代生物科学中最重要的分子学科。它与生物进化论有着密切的关系。本文就其在进化论发展中的作用进行综合性的阐述     

基于证据权模型的宁芜盆地中段玢岩铁矿资源预测

基于证据权模型,对宁芜盆地中段玢岩铁矿进行矿产资源评价.首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地层、岩体、构造、物探异常等四大类证据因子.然后,分析各证据因子与铁矿点之间的空间关系,认为大王山旋回火山岩与次火山岩与玢岩铁矿的关系最为密切,是寻找玢岩铁矿的岩石标志,深成侵入体则与铁矿空间上无明显关系,构造、物探异常在空间上与玢岩铁矿也有较大关联.根据计算结果,选取与玢岩铁矿密切相关的大王山旋回火山岩地层、闪长玢岩岩体、各方向(EW,NW,NE)构造缓冲区、航磁异常和布格重力异常七类证据图层.最后,采用证据权模型进行成矿后验概率计算,结合成矿地质背景及物探异常,圈定5个成矿预测区,它们在区域上具明显的NE向展布特征,并且普遍分布与成矿密切相关的闪长玢岩岩体,同时位于航磁高值以及NW向和NE向构造发育密集处.     

基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

违法行为的经济模型分析

违法行为产生的原因有多种,而本文尝试从经济学角度就经济违法行为进行分析,通过建立简易模型,并运用经济学有关理论和方法对违法净收益的构成进行分析,探索影响"经济人"实施经济违法行为背后的经济根源,得出了减少和控制经济违法行为的相应策略.     

析取置信规则库系统参数优化的深度神经网络模型

基于深度学习的置信规则库系统（BRB-DL）比传统的置信规则库系统（BRB）具有更好的推理精度和适用性。然而,现有的BRB-DL在参数优化方面存在可移植性不足、应用效率低等局限性。鉴于此,本文将深度神经网络与析取置信规则库结合,有效减少了模型的规则和参数的数量,并引入梯度下降算法优化模型参数,提高了模型构建和优化的效率。最后,通过非线性函数的拟合,北京市空气质量污染预测和多个UCI公共分类数据集的实验对本文提出的方法进行验证,并将实验结果与现有的置信规则库系统和传统的机器学习方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比传统的方法具有更高的推理精度和更快的训练速度。     

基于D-S证据信息融合方法的全地形车行驶工况辨识

磁流变阻尼器的全地形车智能悬架可以使车辆面对不同行驶工况下提供更好的减振效果,为了解决在传感器存在噪声或异常等情况下车辆行驶工况辨识困难的问题,文中提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器信息特征值的融合技术提高行驶工况辨识的准确性。通过改进的距离评估方法对全地形车行驶工况的传感器敏感特征值进行了提取和筛选,采用区间估计将传感器的噪声和异常值当做不确定性信息。利用D-S合成对特征层的辨识结果进行决策层融合,基于可行区间的决策规则完成对车辆行驶工况的辨识。最后使用Carsim整车仿真试验平台,验证了基于D-S证据理论的决策层融合方法的有效性。     

检察机关排除非法证据的程序思考

阐述检察机关在适用非法证据排除规则的重要作用及存在的司法困境,并拟设计具体的操作程序,增强检察机关在非法证据排除规则中发挥检察监督作用的可操作性.     

经济学视野下的经济违法行为成因探析

从经济学的成本收益角度分析了经济违法行为存在的经济根源，在对违法成本和违法收益比较分析的基础上分析了影响经济违法行为的诸因素，并提出了相应的对策。