多规格产品系列生产的随机响应优化决策

以价格、产量和品种结构为决策变量，提出并建立了多规格产品系列生产的随机响应决策优化模型。以产品的平均价格为自变量测算产品需求量，以多项式Ｌｏｇｉｔ随机响应模型分析顾客对产品的选择，以最大利润为目标，本文建立了一个系列产品决策的数学规划模型。模型的基本变量是不同规格产品的价格，但是，由此就可以推算出计划生产产品的产量、产品结构、生产成本和销售收入。本文用一个例题进行了验算。     

Pareto/NBD模型扩展

Pareto/NBD模型是由schmittlein等(1987)提出,用于描述非契约客户关系情景下客户重复购买行为.该模型被认为是目前客户基分析中的基准模型,但其所基于的概率分布假设过于严格,且存在与常识不符的问题.针对这些问题,使用马尔可夫链蒙特卡罗方法,直接获得客户购买率和流失率的后验样本,从而使放松Pareto/NBD模型的假设成为可能.通过放松Pareto/NBD模型假设,设计了三个扩展模型,推导了相应的公式.用实际的数据集对pareto/NBD模型及其扩展进行预测效果对比,发现了预测能力明显高于Pareto/NBD模型的扩展模型.     

恒定应力加速寿命试验指数部件可靠性的Bayes估计

本文介绍在恒定应力加速寿命试验下,指数部件可靠性的Bayes估计。可略去如下假设:失效分布的参数和使用的应力之间有一已知的函数关系,仅利用不同应力水平下测试的数据,即可给出正常应力下指数部件可靠性指标的表达式。最后给出一个例子。     

采空区危险性的支持向量机识别

针对采空区危险性影响因素与其危险性等级之间存在着复杂非线性关系的特点,笔者提出采用支持向量机最优分类理论来识别采空区的危险性等级。研究选取岩体结构、地质构造、岩石抗压强度、弹性模量、采空区形状、矿体倾角、高跨比、空区体积等8个参数作为主要影响因素,根据支持向量机理论,提出了1-V-1的采空区分类算法,并在Matlab中编程,建立了分类预测的SVM模型。以某矿山的实测采空区为例,利用该模型进行了识别,并与BP神经网络预测结果作对比。实例研究表明,采用该方法的分类结果比神经网络更准确,与采空区调查结果一致性好,用支持向量机理论进行采空区危险性评价是可行的。     

基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型

针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。     

导弹子母弹抛撒的均匀性指标的确定及评定方法

本文以导弹侵彻子母弹抛撒为背景，提出了一种适合于有限子弹抛撒的均匀性指标，并且运用现代统计方法——ＢａｙｅｓＢｏｏｔｓｔｒａｐ法模拟了均匀性指标统计量的分布；另外，从火力运用的观点出发，根据子母弹抛撒的均匀性指标的大小对战斗部毁伤效率的影响，确定了均匀性指标的容许下限；应用统计检验方法给出了子母弹抛撒的均匀性的评定方法，为导弹侵彻子母弹抛撒的鉴定及同类武器该项目的鉴定提供可信且便于操作的方法。     

CORRECTED PROOF OF A THEOREM CONCERNING A CONJECTURE OF SINGH

A theorem concerning a conjecture of Singh is formulated in[2].But the argumentin [2] contains a serious gap which is in fact the essential point of the proof.A correct proofis presented here.     

一种用于模式识别的多色Voronoi图

提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度     

MSVM在汶马高速公路隧道围岩分级中的应用

通过分析国内外的多种围岩分级方法,结合SVM理论与隧道开挖现场实际情况,建立一种快速、准确的隧道围岩分级方法。采用岩石坚硬程度、岩体完整程度、岩体结构、节理风化状况、地下水状况、嵌合程度和地应力状况作为隧道围岩分级评价指标。采用一对一法构建多类分类器,将大量经过专家修正过的隧道围岩分级数据作为多分类SVM的训练学习样本,采用高斯核函数进行计算,结合汶马高速公路隧道施工期围岩分级实践,建立了多分类SVM隧道围岩分级模型,实现不同条件下的围岩分类的合理识别。汶马高速公路隧道围岩分级实际应用表明,该模型能快速、较为准确地进行公路隧道围岩分级。     

基于卡方检验的Android恶意应用检测方法

移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获取更有价值的特征属性;并改进朴素贝叶斯算法提高Android应用恶意性判断的准确性.实验结果表明:新的特征处理方法能够有效提高检测性能;同时,改进后的朴素贝叶斯算法相比原始算法而言准确率有较大的提升.