基于二次互信息的特征选择算法

将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能.     

基于两点信息构造的多项式逼近函数

通过一个函数在两点处的函数值及其导数值,构造了一个次数最低的多项式来逼近函数,并得到了一个误差估计表达式.与只利用一点处信息得到的泰勒展式的比较,利用两点处信息构造的逼近多项式具有较好的逼近效果.     

企业ERP适用度的模糊综合评价研究

国内企业ERP实施正在如火如荼地展开,但其实施的成功率并不高.从企业本身的角度出发,利用模糊综合评价方法,对企业实施ERP前的各相关因素进行了评价,得出企业应用ERP的适用度.     

随机函数的多项式最佳逼近与线性回归模型的非线性推广

将泛函分析的逼近论方法运用于随机函数空间,而在此观点下,给出线性回归模型理论的非线性推广,且得到其回归(最佳逼近)系数与回归(最佳逼近)误差的强相合估计.     

基于信息优化融合的煤矿井下环境安全监测技术

针对传统的传感器监测矿井环境存在评判可靠性低、数据单一的缺点,提出一种基于多参数、两级信息优化融合的安全监测方案.该方法综合了瓦斯、粉尘、CO、风速、温度对矿井环境的影响,利用多传感器采集其参数,首先用Bayes理论对剔除了疏忽误差的同质数据源进行一级融合,形成矿井环境特征向量,然后用灰色理论进行灰色关联度分析的二级融合,根据融合后的关联度判断环境安全等级,实现对矿井环境监测参数的优化和整合.研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,既实现了同质数据源的优化,又从整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了监测系统的可靠性、全面性.     

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

有约束的生长曲线模型中协差阵的最小二乘估计

利用投影理论及矩阵的谱分解方法，给出了有约束的生长曲线模型中协方差阵∑及tr（C∑）在一定条件下的最小二乘估计。     

平均场加邻近轨道相互作用对力模型对超铀区大形变核的应用

利用严格可解的平均场加邻近轨道相互作用对力模型来描述大形变核 .将该模型应用于超铀区的核素 .计算了2 2 6 2 3 4 Th ,2 3 0 2 40 U及2 3 6 2 43 Pu同位素的结合能和对激发能 ,并与实验结果进行比较 .     

蛋白质规则二级结构中亲疏水氨基酸紧邻关联特性

将氨基酸椐亲 -疏水性按 5度简并进行分类 ,然后映射于蛋白质规则二级结构中 ,对规则二级结构中氨基酸的亲 -疏水性紧邻关联作了统计分析 ,并给出规则二级结构中亲 -疏水氨基酸的位置择优规律性