时空模型及时空运行图

周期性实时系统已被广泛研究,与之相关的自动调度算法主要有三类:优先级驱动的犤1,4,5,7犦、基于速率的犤2,3犦和基于时间的犤8,9犦。这些自动算法虽然能解决许多应用问题,但有时得出的调度方案不一定是最佳的;有时甚至干脆得不出要在整个运行期间均满足要求的调度方案,如某些临界区的存取就可能导致EDF(EarliestDeadlineFirst)犤7犦算法无解。主要原因是单一的算法难以保证适应各种复杂的应用环境。论文从系统的资源划分出发,提出了时空模型及时空运行图的概念,阐述了利用时空图来调整已得调度方案的理由,并通过举例,说明应用时空图确实可能优化自动算法得出的调度方案。     

一个改进的支撑向量机训练算法

支撑向量机是90年代中期发展起来的机器学习技术,NPA算法是目前最优秀的学习算法之一。该文在文献犤3犦,犤8犦的基础上,通过大量实验和深入分析,发现该算法尚存在一些不足之处,进而提出一个改进的NPA算法。实验表明,新算法简单易行,性能稳定,在不增加复杂度的情况下,学习速度比NPA算法显著提高。     

关于对象排序的研究

排序和分类是人类的两种基本的知识,一般文献中讨论的都是关于分类规则的挖掘,分类规则是一种刚提出的新思想,文章对犤3犦犤4犦提出的挖掘排序规则的算法作了更为全面深入的探讨和改进,所做的工作包括:比较可用于比较对象优劣的基于支配关系(dominancerelations)的扩充粗集理论的算法犤1,2犦和直接挖掘有序规则的算法犤3,4犦,分析各自的优缺点;指出犤3犦犤4犦中的算法存在两种情况下的对决策表的过分匹配;用定量翻译决策表的方法和翻译后的决策表的对称性改进犤3犦犤4犦的算法;针对翻译后的决策表基数往往很大和在扩充的粗集理论下是对联合(union)而不是对决策类求规则造成的时间复杂度高的问题,提出了一种启发式的寻找最小规则的算法。     

解决数据三维平衡的数组变换遍历算法

该文以文犤1犦、犤2犦的结果作为基础,提出了解决数据三维平衡的一个新的算法--三维数组变换遍历算法,给出了该算法的数学基础、方法步骤、算法描述及算法分析。由于该算法基础牢、误差小且稳定性好,因而具有很大的实用价值。     

基于高阶一致性学习的聚类集成算法

现有的大部分关于聚类集成的研究主要关注有效的集成算法的设计。为解决由于基聚类器的质量高低不一、低质量的基聚类器对聚类集成性能产生影响的问题，从数据发掘的角度出发，以基聚类器为基础挖掘数据的内在联系，提出一种高阶信息融合算法——基于高阶一致性学习的聚类集成（HCLCE）算法，从不同的维度表示数据之间的联系。首先，将每种高阶信息融合成一个新的结构化的一致性矩阵；然后，再对得到的多个一致性矩阵进行融合；最后，将多种信息融合为一个一致性的结果。实验结果表明，与次优的LWEA(Locally Weighted Evidence Accumulation)算法相比，HCLCE算法的聚类准确率平均提升了7.22%，归一化互信息（NMI）平均提升了9.19%。可见，HCLCE能得到比聚类集成算法和单独使用一种信息更好的聚类结果。     

中国专利

发明专利(3)犤51犦Int.Cl.7G05B11/00犤11犦公开号CN1240952A犤21犦申请号99108584.1犤22犦申请日1999.6.24犤43犦公开日2000.1.12犤30犦优先权犤32犦1998.7.1犤33犦KR犤31犦26470/98犤71犦申请人三星电子株式会社地址韩国京畿道犤72犦发明人金圭犤74犦专利代理机构柳沈知识产权律师事务所代理人马莹犤54犦发明名称选择输入变量的最佳值的方法犤57犦摘要一种选择输入变量的最佳值的方法,包括(a)将采样基因算子设在可用范围内;(b)选择其目标函数值最接近最佳值的基因算子;(c)若目标函数值不在所需范围内,偏差宽度设为收敛度;(d)在偏差宽…     

基于随机层次分析法的虚拟企业风险评价

分析虚拟企业风险因素的层次结构以及量化评价中的不确定性,设计了随机层次分析法(SAHP)来对其风险进行评价.在随机层次分析法中,将专家咨询法过程中的不确定性描述为随机变量,得到随机判断矩阵.进而应用随机模拟方法确定随机判断矩阵中元素的估计值.运用随机层次分析法对某虚拟企业三个备选组建方案的风险评价进行了实证分析,阐明该方法对于多指标、不确定性的最优方案选择问题是一种科学、可行的方法.     

一种HRG模型初始化算法及在链路预测中的应用

在利用层次随机图（HRG）模型对真实网络进行链路预测的过程中,需要构造一个初始层次随机图来初始化马尔科夫链以运行马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法。针对现有的层次随机图初始化方案效率不高的问题,本文对初始层次随机图模型进行重建,提出一种新的层次随机图模型初始化算法。该算法分为2个阶段,第一阶段引入相似性指标（LHN-I指标）为网络中的边进行排序;第二阶段利用排序好的边对层次随机图模型进行构造。在该过程中,设计一种将网络顶点插入到层次随机图模型中的方法。通过3个实例网络对提出的算法与现有算法的性能进行比较,实验结果表明,利用提出的初始化算法构造出的初始层次随机图不仅有着较高的似然值,而且使得马尔科夫链蒙特卡洛算法能够更快地收敛,进而降低链路预测的时间消耗。除此之外,在链路预测实验中,改进的基于层次随机图模型的链路预测算法相比一些基于相似性指标的链路预测算法有着较好的预测精度。     

基于层次随机图模型的脑网络链路预测

针对一般链路预测算法在具有层次结构的脑网络中计算效率低且复杂度高的问题,提出了一种基于最大似然估计的层次随机图模型。该算法首先利用脑网络数据建立层次随机图,然后通过改进的马尔科夫蒙特卡罗算法采样树状图空间,最后计算脑网络边的平均连接概率,且通过评价指标对算法进行评价。实验结果表明,利用该算法对脑网络和3种不同的层次结构网络进行链路预测比较, 脑网络的预测结果最好。此外,所提出的算法较之传统的基于相似性的算法,该算法效果明显,且具有理想的计算复杂度。     

一种新的区域种子填充算法

在未知边界的区域种子填充算法中,改进扫描线算法犤1犦具有非常高的填充效率,但它只适用于四连通区域,为此,文章提出了一种新的基于边界跟踪的填充算法,该算法弥补了文献犤1犦算法的不足,可以填充任意的四连通或八连通区域,而在填充效率上仅比其略低几个百分点,因此更具有实际应用性。     

层次分析法在AUV智能决策中的应用研究

在海洋勘查使命中，AUV为了适应各种变化以完成使命必须进行智能决策并从多条恢复路径中选出最优者。为了寻求获得最优恢复路径的方法，分析了AUV智能决策的主要约束，建立了智能决策模型，基于层次分析法对AUV进行智能决策选取最优恢复路径的过程进行了定性的分析。仿真试验表明：AUV基于层次分析法所获得的最优恢复路径和专家的决策相一致，层次分析法能够有效解决多约束条件下AUV的智能决策问题。     

基于AHP的供应链物流客户价值评估模型研究

通过分析现代供应链物流客户价值评估管理的特点,提出了利用层次分析法(AHP)来评估供应链物流的客户价值,研究了相应的客户价值评估模型。结合AHP多目标决策分析感性与理性两方面评估的特点研究了供应链物流客户价值的评估过程,并建立了评估系统的应用框架。最后,结合某光电行业供应链物流管理信息平台数据库对基于AHP的评估模型进行了实证。     

一种基于层次分析法的信息系统漏洞量化评估方法

根据层次分析法提出了一种具有可操作性的信息系统漏洞量化评估方法。按照分层思想,将系统漏洞严重程度的模型分解为因素层、评价层、特性层和目标层,分别从风险概率、风险影响和不可控制性等几方面对漏洞带来的风险因素进行专家评定,并依此来确定权重,通过计算其各层评估值,最后得到信息系统的整体漏洞严重性评估值。实验结果表明,基于层次分析法的信息系统漏洞评估方法能对系统漏洞的严重性程度进行有效量化和评估。     

一种求解多阶段多目标优化问题的算法

为了高效地求解"最优路由"、"Web Service及网格资源调度"等多阶段、多目标优化组合问题,提出结合AHP(Analytic Hierarchy Process)方法和遗传算法的求解算法,可以高效地完成多阶段的优化组合以及合理地确定多目标中各目标权重,实验结果表明了算法的有效性。     

基于层次分析法的数据挖掘技术研究与应用

构建数据挖掘算法模型是数据挖掘技术研究的重点和难点。层次分析法是一种定性与定量相结合的多准则决策方法,可以将人的主观判断用数量形式表达和处理。研究和实现基于层次分析法的数据挖掘技术,可进一步拓宽数据挖掘算法模型的类型,对数据挖掘技术的应用具有普遍意义。     

基于模糊层次分析法的Lucene网页排序算法研究

对改进后的Lucene网页排序算法中考虑的几个因素,用模糊层次分析法的方法对这些因素的权重进行确定,并运用算例对其过程进行说明,使权重向量的确定更有说服力。     

基于层次分析法的供应商评价模型的研究

提出了一种基于层次分析法（AHP）的供应商评价指标体系和多级评价模型,根据AHP方法建立决策递阶层次结构,通过合成层次总权重来构筑多层次决策模型,介绍了基于此模型开发的软件,结合该模型在一家制药企业的应用说明其在供应商评价方面应用的有效性。     

基于权重的云推理算法

虽然正态云模型具有普适性,但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性,同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题,为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念,并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器,先通过层次分析法确定各个条件的属性权重,再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中,并与模糊推理结果进行比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

基于蚁群算法的产品配置方法及其应用

为了更有效地解决产品配置优化问题,建立了基于相关矩阵的多目标产品优化配置模型,运用了改进的层次分析法计算各目标权重,提出了一种基于蚁群算法的产品配置求解方法,并在C#环境下进行了仿真实验,利用多次实验优化了算法参数。实验结果表明,该方法能有效解决产品配置求解问题,具有一定的理论参考价值和实际意义。     

软件测试设计重要度的决策分析

针对软件测试设计策略优化问题,提出一种基于测试重要度的测试设计决策分析算法。该方法依据测试有效性原则,采用层次分析理论,通过定量和定性相结合的方法,解决软件测试过程中测试重要度比较和分析问题,完成对软件测试设计工作的重点或优先级的决策分析,优化测试设计策略,进而合理地分配测试资源,有效发现软件存在的缺陷,提高软件测试的效率。