一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

基于无监督域适应的可区分联合匹配算法

当域之间差异较大时,域适应的迁移效果较差.缩小域差可改善迁移效果,但却忽略后期分类时的可区分性.因此,文中提出基于无监督域适应的可区分联合匹配算法,根据域间类别的不同进行差异化处理,并结合特征匹配和实例重加权提高迁移效果.使用联合概率分布作为域之间数据分布差异的度量,缩小相同类域之间的距离,提高迁移性;扩大不同类域之间的距离,提高区分性.在特征降维的过程中联合特征匹配和实例重加权,共同构造特征变换矩阵.实验表明,文中算法在18组任务上的分类效果较优.     

碳氟表面活性剂FCI-3及其复配体系对碳钢表面的缓蚀性能

本文采用失重法,电化学交流阻抗法,极化曲线法和扫描电镜法等观察缓蚀剂在HCl介质中,FCI-3及普通碳氢表面活性剂（CTAB,SDS,TX-100）复配体系对Q235钢的缓蚀性能.结果表明,FCI-3对碳钢表面有较好的缓蚀性能,三种方法测试的结果均达到90％以上;三种普通碳氢表面活性剂分别与FCI-3复配后,发现三个体系仍有较好的缓蚀效果,缓蚀效率达到90％以上,缓蚀效率从高到低的顺序是CTAB＞ TX-100＞ SDS.     

教育基金会财务信息的社会监督问题研究

在借鉴前人研究成果的基础上,主要以清华大学和浙江大学为例,系统的分析了我国教育基金会财务信息社会监督存在的问题,并从健全教育基金会法律体系、监督模式、内部治理及外部监督等方面提出了具体的解决对策。     

一种改进的网络安全态势量化评估方法

在基于隐马尔可夫模型的网络安全态势评估中,观测序列的获取和状态转移矩阵的确立是影响评估准确性的关键.目前观测序列多以随机方式获取,不能有效表征网络的安全性;而状态转移矩阵往往依据经验给出,具有很强的主观性.该文提出改进方法:首先,基于警报的统计特性提出警报质量的概念,依据警报质量获取的观测序列,可改进数据源的有效性;其次,基于安全事件和防护措施的博弈过程,提出确定状态转移矩阵的方法,并结合攻击成功的概率对其进行修正,提高状态转移矩阵的有效性.对比实验证明,基于改进算法生成的风险值对网络安全态势的量化更加合理.     

强度和梯度稀疏约束下的图像平滑

目的 为了在图像平滑过程中达到更好地保留边缘去除细节效果,提出一种以像素强度和梯度的稀疏特性为双重约束的图像平滑算法。方法 该算法首先构造一个像素强度和梯度的0-范数函数,作为平滑模型的约束项;然后采用半二次变量分裂法引入辅助变量,构造最终的较易求解的平滑模型;最后利用交替最小化算法求解该模型,并在傅里叶频域内求解平滑图像的解析解,以加快算法的运行速度。结果 在自然图像上进行的平滑实验并与其他算法对比表明,本文的算法时间仅需3.42 s,比双边滤波算法快7.85 s,能够较好地满足图像平滑保留边缘去除细节的要求以及计算效率的要求。结论 本文以强度和梯度的稀疏特性为约束的图像平滑算法能够较好地去除图像中不重要的细节,保留图像的边缘特征,较好地实现了图像的平滑效果,适用于含有复杂背景噪声的图像平滑去噪及边界增强。     

流域水文模型在临界雨量分析中的应用研究

为提高无资料地区临界雨量分析结果的精确度,采用双曲正切产流模型和单位线流域汇流模型,结合山西省清凉寺沟流域水文下垫面产汇流模型参数,对实测暴雨洪水进行了模拟分析。结果表明:径流深及洪峰流量的合格率均为75%,参数是合理、可靠的,据此得出了该流域不同流量级时的临界雨量。     

沙尔布拉克水电站钢架桥软基处理及快速保通

沙尔布拉克水电站的施工其左右岸的交通靠一座临时钢架桥相连,而宽河床、汛期洪水对墩基冲刷明显、基础沙卵石覆盖较厚以及要求快速保通等因素给临时钢架桥的基础处理及施工带来了一定难度。对于在宽河床、软基上架设多跨钢架桥并快速保通的施工方法进行了详细阐述,可为类似工程施工提供一定的启示。     

海外测量项目的作业准备工作及体会

通过柬埔寨淞博水电站测量项目进场前的具体筹划过程,论述了实施海外水利水电测量项目需做的作业准备工作及体会,对类似海外水电测绘项目有借鉴意义.     

一种基于Vague-Sigmoid核的支持向量机研究

Sigmoid核最初起源于神经网络,目前在支持向量机中也得到了广泛应用,但由于核矩阵的非半正定性,其应用受到一些限制.研究表明Sigmoid核可以用简单的模糊三角隶属函数来近似替代,使得其学习效率能进一步提高.本文首先分析模糊支持向量机的特性,将模糊理论用于支持向量机的核中,并在此基础上提出了基于Vague-Sigmoid核函数的支持向量分类器.该方法充分结合了Vague集的自身优势,用基于Vague集的相似度量来代替了常规中的样本间的点积计算方法.将文中提出的方法应用于标准数据集中,并与传统的Sigmoid核方法、Fuzzy -Sigmoid核方法进行了实验分析, 实验表明文中提出的方法在不损失精度的情况下,能较好的提高算法的执行效率,取得了较好的实验结果;同时也表明在支持向量机中能利用Vague-S igmoid核取代替传统的Sigmoid核,从而减少对Sigmoid核的限制.