基于判别分析的工程项目合作绩效影响要素研究

建立在国内外相关研究结论以及专家访谈基础上的合作管理定性指标筛选问卷,对62个工程项目的186名项目参与者进行了调查,使用因子分析和判别分析找到业主、承包方以及监理获得成功合作的显著因素.通过对不同合作方获得合作绩效的影响因素的研究,并结合我国工程项目合作实践现状的进一步分析,工程项目合作方的需求得以清晰.     

核Foley-Sammon变换

在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,可以在特征空间中有效计算FST.特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取.试验表明,KFST比FST具有更好的特征提取能力.     

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。     

基于分块FLD的图像特征提取方法

提出了基于分块Fisher线性鉴别（Fisher＇s Linear Discriminant,FED）的特征提取方法,先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用来构造类内和类间离散度矩阵,然后利用Fisher鉴别函数取极大值时得到的最优投影方向进行图像的特征提取。分块FLD方法是二维FLD方法的推广,该方法可以提取每一单元块的局部特征,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法在人脸识别性能方面优于二维FLD方法。     

猪胸膜肺炎放线杆菌不同菌种保存方法研究

为了寻找简便的猪胸膜肺炎放线杆菌(APP)的菌种保存方法,比较了在不同保存条件下APP菌种的存活期,结果表明:冷冻干燥法效果最好,-70℃下APP可保存2年以上;其次为绵羊脱纤血法,超低温下APP可保存1年以上,是较理想的APP简便保存法;甘油生理盐水法、血清甘油法等保存期较短,均在6个月左右,提出实验室保存APP菌种以冻干法与绵羊脱纤法交替联合使用,可有良好的菌种保存效果。     

Spatial prisoner’s dilemma games with increasing size of the interaction neighborhood on regular lattices

We studied the evolution of cooperation in the prisoner’s dilemma game on a square lattice where the size of the interaction neighborhood is considered. Firstly, the effects of noise and the cost-to-benefit ratio on the maintenance of cooperation were investigated. The results indicate that the cooperation frequency depends on the noise and cost-to-benefit ratio: cooperation reaches a climax as noise increases, but it monotonously decreases and even vanishes with the ratio increasing. Furthermore, we investigated how the size of the interaction neighborhood affects the emergence of cooperation in detail. Our study demonstrates that cooperation is remarkably enhanced by an increase in the size of the interaction neighborhood. However, cooperation died out when the size of the interaction neighborhood became too large since the system was similar to the mean-field system. On this basis, a cluster-forming mechanism acting among cooperators was also explored, and it showed that the moderate range of the neighborhood size is beneficial for forming larger cooperative clusters. Finally, large-scale Monte Carlo simulations were carried out to visualize and interpret these phenomena explicitly.     

Belle实验中神经元网络和Fisher判别方法应用于压制连续过程本底的比较

在Belle实验B±→K±ω道的物理分析中,对神经元网络法和Fisher判别法在压制连续过程本底应用中的性能进行了比较研究.应用神经元网络法可以获得对BB信号事例42.3%的选择效率和99.2%的连续过程本底排除水平;应用Fisher判别法可以获得57.9%的信号事例选择效率和98.6%的连续过程本底排除水平.     

一种基于WL算法的加速方法

本文对WL算法和其加速方法TSVQ进行研究。通过对搜索范围的分析提出了一种通过设置搜索带、减少匹配点搜索范围的方法来确定搜索区间，并进行了实验验证。实验证明与TSVQ加速方法相比，本方法能够使合成速度大大提高，并且算法实现上更简单。     

极大局部边连通和超级局部边连通二部有向图的邻域条件

本文主要证明了对于n阶二部有向图D，当最小度δ≥3,对任意同部顶点x，y,有min{|N⁺(x)∪N⁺(y)|，|N^-(x)∪N^-(y)|}≥(n+3)/4]时,D为极大局部边连通的；当最小度δ≥4,对任意同部顶点x，y,有min{|N⁺(x)∪N⁺(y)|,|N^-(x)∪N^-(y)|}>(n/4)+1时,D为超级局部边连通的。我们证明了条件的最好可能性及结果与原有结果的独立性。     

仙人掌图的邻域同调分类

仙人掌图是一个简单连通图，其每个块或者是一条边，或者是一个圈．如果两个国的邻城复形的各阶同调群分别同构，则称这两个图是邻城同调的．本文研究了仙人掌的邻域同调群的性质，给出了仙人掌图邻城同调分类的一个充要条件．