基于灰色聚类的大规模群体语言评价信息集结研究

研究群体规模较大的情况下基于语言评价信息的决策方法,提出了基于灰色关联聚类的方法以降低大规模群体的协调困难;根据决策者所属群体类别差异,基于语言信息转化函数提出了类内评价指标权重确定方法,并测算了各群体类别的综合偏好;研究群体类间权重确定模型,建立了基于群体类别意见偏差最小的群体偏好集结模型;进而提出了决策者判断一致度定义以及决策者偏差协调方法.算例分析表明了该方法的应用步骤及可行性.     

基于灰关联分析的KFCM-LSSVM蒸发过程软测量

针对氧化铝蒸发过程出口浓度在线检测问题,提出一种基于灰色关联分析和核模糊聚类相结合的多支持向量机蒸发过程建模方法.该方法采用灰色关联分析提取影响出口浓度较大的变量,再用核模糊聚类算法将样本划分成不同的子类,并对各子类构建的支持向量机模型的输出综合加权得到最终输出.对蒸发过程生产数据进行实验,并与核模糊聚类最小二乘支持向量机(KFCM-LSSVM)相比较,结果表明新模型鲁棒性较强、精度较高、泛化性更好,可以用于蒸发过程的优化控制.     

基于灰关联分析的KPCA-LSSVM蒸发过程软测量

针对氧化铝生产蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出一种基于灰色关联分析和核主元分析相结合的支持向量机蒸发过程建模方法.该方法采用灰色关联分析和核主元分析过程可测参数确定出软测量模型的输入输出变量,再用混沌粒子群优化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型.通过灰关联和核主元分析,既可以全面广泛的筛选出输入变量,增强了模型的适应能力;又可以消除样本共线性,大大降低样本维数.以蒸发过程生产数据进行实验验证的结果表明,与KPCA-LSSVM和LSSVM相比,新模型收敛速度快、鲁棒性较强、精度较高、泛化性更好,能有效的实现蒸发过程铝酸钠溶液浓度的在线检测.     

Web服务中基于信任的跨域安全认证模型

在分析XCAML和WS—Security安全规范的基础上,设计出一种基于信任的跨域安全认证模型TB—WSCDSA。该模型解决了跨域服务双方身份认证的问题,并依据各自安全域的访问控制策略和信任计算所需的数据和算法,计算双方的信任度,根据信任度阈值比较结果对双方进行信任评估和授权,并将结果以信任证书的方式发送给服务双方以保证安全通信。     

基于峭度的一种RobustICA算法

介绍了由V.Zarzoso and P.Comon提出的一种新的基于峭度的独立成分分析算法RobustICA (Robust Independent Component Analysis),并比较了和FastICA在收敛性和信号质量方面的不同.该算法的主要优点在于可以选取最佳步长,可以选取任何不为零的独立成分,并且解决盲分离信号排序问题,同时提升当信号存在坏点和伪局部极值点时的鲁棒性.仿真实验结果表明了该算法相对于FastICA算法减少了迭代次数和加快了收敛速度,同时在小样本空间下均方误差SMSE也明显优于FastICA算法.     

Surfer Automation技术在气象业务软件中的应用研究

针对当前气象业务应用软件存在绘制局部等值线图编程复杂、操作繁琐、地形边缘不精细、要素显示不直观等不利于天气分析的弱点,以军队格点报为例,介绍了基于Surfer Automation技术绘制军队格点报等值线图的方法,实现了局部精细绘制等值线图和动态显示站点气象要素值的功能,降低了编程复杂度,并将该技术应用于业务应用软件中。     

基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐

协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高。     

最大似然法在折光率-组成数据拟合中的应用

【目的】通过实例阐述最大似然法在折光率-组成数据拟合中的应用。【方法】配制不同碘甲烷浓度的碘甲烷-丙酮标准溶液和碘甲烷-醋酐标准溶液,采用2WA型阿贝折光仪测定标准溶液在25oC下的折光率,分别采用最小二乘法的多项式模型、修正多项式模型、加和模型以及最大似然法的加和模型对碘甲烷-丙酮体系和碘甲烷-醋酐体系的折光率-组成作数据拟合。【结果】对于碘甲烷-丙酮体系,用最小二乘法的多项式模型、加和模型以及修正多项式模型对折光率-组成数据拟合结果比较接近,误差比较小,采用最大似然法拟合误差最小,最大偏差为0.0003。对于碘甲烷-醋酐体系,直接采用最小二乘法多项式拟合最大偏差达0.0145,采用加和模型最大偏差降到了0.0046,仍不能满足高精度试验要求;采用最大似然法拟合最大偏差为-0.0012。【结论】对某些体系(如碘甲烷-醋酐体系)的折光率-组成数据,不能直接采用最小二乘法多项式模型拟合,否则折光率测量的微小误差可能造成组成计算很大的偏差。折光率-组成曲线最好的数据拟合方法是最大似然法,拟合误差非常小,能够满足高精度试验的要求。     

AS-R移动机器人的动态避障与路径规划研究

针对移动机器人的动态避障和路径规划问题,以AS-R移动机器人为平台,设计了一种基于行为分析的动态避障策略。根据避障问题将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障4种行为,有效实现了机器人的动态避障,并解决了两种避障难题:左右摆动问题和凹型障碍物问题。利用多传感器结合检测方法,通过红外传感器减少盲区和镜面反射带来的误差,通过间隔采样或分组采样技术避免多路串扰问题;对均值滤波与中值滤波进行实验对比后,提出一种递推型中值滤波方法,从而提高了数据在空间和时间上的连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号,进而提高了探测模块的准确度。最后设计了几种复杂环境下机器人的动态避障和路径规划,并验证了所提方法的有效性。     

基于流形学习的“本质”维数估计

局部线性嵌入算法(LLE)是一种可以有效处理高维流形的非线性降维方法.提出一种基于全局保持的局部线性嵌入方法(GPLLE),其在保持高维流形局部近邻关系的同时,可以保证距离远的样本仍然较远,从而可以有效地解决LLE算法中存在的问题,即LLE只能保持高维流形的局部近邻关系,而无法确保距离远的样本不会靠近.更重要的是,GPLLE方法可以用来估计高维流形的“本质”维数.实验结果表明,在GPLLE估计的低维空间,相比LLE,GPLLE具有更好的分类性能.