教育大数据下基于离群检测的教学预警模型

针对在线教学过程中教学方案缺乏针对性、教学效果评估和反馈缺乏时效性的问题,在量化数据与相似度排序的基础上提出基于学习过程和学习成绩的分析算法,通过规则检测与离群检测建立了交互式教学系统中的预警模型,实现了基于学习行为分析的自动干预和主动干预。预警信息可视化结果表明,参与交互的各方均能够直观、高效地获取预警信息,对学习效果和学习成功率的提升起到了促进作用。     

基于脉内特征聚类的分选方法

为提高未知雷达辐射源的分选正确率并且保证分选时间,提出一种正弦差值傅里叶变换和第六维小波包特征提取的聚类分选方法。首先利用正弦插值变换将接收到的雷达到达时间序列变为连续信号,再通过快速傅里叶变换计算出信号最大频率成分的脉冲重复频率（ PRF）值,进行粗分选,然后对信号进行第3层小波包分解,得到信号脉内特征Wpt6,把PRF和Wpt6组成的输入特征向量进行支持向量机（ SVM）聚类分选,对未知雷达辐射源信号重新归类,提高分选准确率。仿真实验结果验证了该方法的有效性,与传统方法相比准确率更高。     

基于改进遗传算法的拆卸序列优化研究

针对复杂机械装配关键系统的拆卸序列优化问题,建立了拆卸序列规划模型,提出了一种改进的双种群遗传算法.通过拆卸混合图的表达拆卸序列信息,在改进的遗传算法中利用优先约束矩阵生成TOP序列种群,以拆卸时间最少为优化目标对拆卸序列进行优化.某企业生产的装载机变速箱的再制造拆卸序列优化,进一步验证了该算法的有效性和可行性.     

二进制域上快速平方运算算法的设计与实现

研究了二进制域中的快速平方运算,针对字长为64bit的要求,基于查表思想提出了计算二进制域中平方运算的快速实现算法。该算法运算效率高,在隔项插零算法基础上提高了80%,使定义在该域上的椭圆曲线相关运算算法的效率得到显著提高。     

融合BabelNet 的多语言智能信息检索模型

传统的跨语言信息检索存在翻译映射准确度低和查询扩展后语义偏离等问题。为此提出结合统计学和 本体论的方法构建多语言信息检索模型,通过使用统计翻译解决翻译映射歧义问题,使用多本体BabelNet 等减 少语义关联度损失。由于本体包含大量概念联系,因此使用本体作为语义层表示设计了语义权重算法,并将其 构建在BM25F 统计信息检索模型上作为用户反馈的排序算法。最后根据建立的模型设计实现了多语言信息检 索原型系统,并用基于爬虫技术获取的数据测试集对模型进行测试,实验结果表明,该模型平均查准率高于传 统的基于机器翻译的信息检索模型。     

基于改进NSGA3的焊接缺陷评估特征选择

在基于多源信息融合的焊接缺陷评估中, 特征选择对提高评估精度与速度发挥着重要作用。多源特征集由电弧电特征与电弧声音特征组成, 其特点在于特征集中存在冗余与互补特征。因此, 本文提出一种基于改进非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA3)的多目标特征选择方法, 旨在从多源特征集中找到最优特征子集。该方法首先对特征集进行相关、冗余和互补特性分析, 再以冗余性最小, 相关性与互补性最大为目标建立多目标特征选择优化模型。并基于相关、冗余和互补评价函数提出一种新的变异算子来引导变异过程, 以减少无效特征的影响, 提高收敛效率。实验采用支持向量机作为学习器来验证学习效果, 结果表明, 所提方法与其他3种方法相比, 可以在特征子集维度和预测精度方面获得更好的性能。     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。