风量测量仪表的改进设计

本文介绍风量差压变送器仪表量程更改和温度补偿在风量测量上的应用，计算出更改仪表量程和增加温度补偿的实际运行结果，证明仪表量程错误和温度变化对流量准确性影响很大。     

基于邻域代价敏感三支决策的痛风诊断模型

三支决策基于代价敏感,通过引入延迟决策,在信息不完备的情况下,能够使分类更加合理。考虑具有混合属性特征的决策信息系统优化决策问题,在混合属性信息系统上定义了邻域关系,构建了基于邻域关系的决策粗糙集模型。在此基础上将其应用于痛风临床诊断决策问题,运用多次迭代学习的方法对痛风数据进行分类。与SVM（Support Vector Machine）、RF（Random Forest）、LR（Logistic Regression）分类算法进行对比,证明了该方法的优越性。根据分类结果发现因素之间的内在联系,获取分类规则,探究痛风与肝功、肾功、血脂、血糖的相关性,为痛风成因研究和诊断治疗提供知识支持和决策支持。     

贝叶斯算法在网络安全预测中的运用研究

随着网络的普及,对网络攻击也越来越猖獗,成为人们工作、生活和学习的潜在威胁。贝叶斯算法作为搭建预测模型的一种有效方法,以其独特的双向推理能力和坚实的概率统计基础,在网络安全预测研究领域中受到广泛的关注并成为研究热点。该文首先介绍了贝叶斯算法原理及其在络风险安全评估中较传统评估方法的优势,文章接着又介绍了基于贝叶斯算法的网络安全预测系统模型的构建方法,最后文章对贝叶斯算法在网络安全预测中的运用做出了展望。贝叶斯算法作为当前的新兴研究内容,是一个多学科交叉的研究课题,在网络安全预测研究中将有很大的发展空间。     

一种改进的人工鱼群算法

提出一种改进的人工鱼群算法,对其觅食行为、追尾行为与移动策略进行改进,设定特殊觅食行为,约束群聚行为的拥挤度区间,协调移动策略,以保障每条鱼的成功觅食,避免鱼群出现早熟现象,提高全局寻优能力.最后通过实验仿真验证了该算法的有效性与精确性.     

K-Means聚类算法和人工鱼群算法应用于图像分割技术

提出一种基于K-Means聚类的人工鱼群算法, 该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点, 动态的确定了聚类的数目和中心, 解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷, 在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理, 经试验证明该算法效果理想.     

融合粗糙集与GRA的异构信息多准则三支推荐及其在医疗推荐中的应用

在临床实践中,医疗推荐可能存在数据多源异构和推荐项目多准则的问题,考虑到医疗推荐的这些特征,定义了异构信息系统上不同数据类型的距离测度,实现多源异构数据的有效处理.首先,根据两个对象之间的混合距离得到异构信息系统中的二元关系,并构建异构信息粗糙集模型;然后,将多准则推荐与多准则决策方法(MCDM)相结合,运用灰色关联分析(GRA)聚合每个项目下多准则评分将其转化为单评分推荐;最后,在异构信息粗糙集模型的基础上引入三支决策,同时基于协同过滤方法实现三支推荐,考虑了推荐过程中的决策成本.在医疗应用部分采用临床数据实验,验证了所提出的模型能够为临床诊断提供知识支持,有效降低推荐决策成本,提高推荐的准确性.     

天津铁厂110报警系统的设计与实现

介绍了天津铁厂110报警系统,给出了系统的硬件组成、软件设计及通信方式。     

基于改进人工鱼群算法的图像边缘检测①

提出了一种基于带混沌差分进化变异算子的人工鱼群算法的图像边缘检测方法,该算法通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后利用人工鱼群搜索图像梯度最大值,达到快速、准确检测图像边缘的目的。在差分变异算子中引入调节因子加强搜索能力,并且动态调整人工鱼的视野,使鱼群能快速跳出局部极值。通过仿真实验表明,该算法用于图像边缘检测是可行的和有效的。     

风量测量仪表的的改进设计

本文介绍风量差压变送器仪表量程更改和温度补偿在风量测量上的应用，计算出更改仪表量程和增加温度补偿的实际运算结果，证明仪表量程错误和温度变化对流量准确性影响很大。     

充电中断情景下电动汽车充电站两阶段多目标区间选址优化决策

考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及"预选址-增建选址"两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭...