一种小样本集可信向量机3S—CSVM

利用支持向量机中的拉格朗日系数,从系数所表达的意义出发,根据Kolmogorov算法随机性理论,定义了可信度和可靠性,提出了一种小样本集可信向量机,该向量机在预测对象类别的同时,给出本次预测的可信程度和可靠性,丰富了支持向量机的输出信息。同时通过在预测的过程中有限增加训练集中的有用特征信息,提高了预测的准确率,在只有少量训练样本的情况下具有较好的性能。     

缺相保护控制器的制作

在2005年9期《电子制作》第13页刊登了一篇实物测绘并有波形分析的缺相保护电路文章,原理分析透彻,可信度高。在此基础上笔者制作了有、无外接控制电压2种缺相保护控制器,效果很好。     

智能内窥镜导航中一种新的多传感器融合算法

首先介绍了智能内窥镜导航中视觉传感器和触觉传感器的导航原理及应用情况;然后通过分析各种传感器的数据,对各种传感器的信息进行可信度分配;最后采用Dempster Shafer证据理论方法,以各种传感信息作为证据,引导内窥镜.试验证明,在内窥镜导航中使用多传感器融合算法后,可以过滤单个传感器的微小变化,放大单个传感器的显著变化,有利于引导内窥镜的介入,能有效解决内窥镜穿孔问题.     

康耐视提供最广泛的基于图像的ID读码器

DataMan700手持读码器可保证读码的全部可信度这款新型DataMan700手持读码器可应用于任何代码、任何表面、任何标记方法。通过引进DataMan 700手持ID读码器,目前康耐视拥有了最广泛的基于图像的ID读码器,且读码质量验证器无论在何处都可用。     

基于层次分析法的航行模拟器仿真可信度研究

受层次分析法(AHP)决策思想的启发,把与仿真可信度有关的评估元素通过划分层次后并计算权重,建立起一种复杂仿真系统可信度评估的综合算法模型,将其应用到航行训练模拟器仿真可信度评估中,通过确定航行训练模拟器仿真可信度评估指标体系中各可信度评估因素的权重,对各种可信度评估因素加以综合,得到了客观量化的仿真可信度结果,具有一定的科学性和可信性.     

数据与经验混合驱动下的变压器故障分层诊断方法

变压器故障预警及诊断对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。以油浸式变压器为研究对象,基于在线监测、运行维护及离线试验等多维度数据,提出了一种数据与经验混合驱动下的变压器故障分层诊断方法。首先,基于变压器在线及离线油色谱数据,构建了基于深度森林的变压器故障初级诊断模型,用于6种故障性质的预测。然后,结合变压器故障树和相关标准,实现了故障性质和对应故障类型的分类。采用关联规则研究了故障类型和特征量的关联关系,并提取部分特征量排除特定故障类型,从而构建了涵盖21种故障类型的变压器故障精细化诊断模型,实现了变压器故障类型、故障部位及故障可信度的动态评估。最后,分别以500 kV变压器为单体和群体样本,开展了故障诊断算法的有效性验证。单体诊断结果表明：该文所述方法可有效定位主变的故障类型及部位;群体诊断结果表明该方法的准确率达89.0%,且同样适用于诊断多故障并发的变压器。该方法实现了变压器故障诊断结果的具体化和数量化,可为变压器运维检修提供针对性指导建议。     

基于可信度变化趋势的音频分割算法

提出基于可信度变化趋势的音频分割算法。采用定长滑动窗检测结构减少累积错误,在窗内计算各音频帧的可信度,根据可信度的变化趋势检测跳变点,以避免阈值选择和硬门限判决造成的误检。实验结果表明,该算法的分割性能优于基于KL2距离、基于隐马尔可夫模型、基于贝叶斯信息准则和基于熵变化趋势的音频分割算法。     

Bagging中文文本分类器的改进方法研究

在文本分类研究中,集成学习是一种提高分类器性能的有效方法.Bagging算法是目前流行的一种集成学习算法.针对Bagging算法弱分类器具有相同权重问题,提出一种改进的Bagging算法.该方法通过对弱分类器分类结果进行可信度计算得到投票权重,应用于Attribute Bagging算法设计了一个中文文本自动分类器.采用kNN作为弱分类器基本模型对Sogou实验室提供的新闻集进行分类.实验表明该算法比Attribute Bagging有更好的分类精度.     

对等网中一种面向推荐行为的反馈可信度评估模型

对等网信誉系统的一个关键问题就是信誉评估的准确性,一般通过考察推荐方的反馈可信度来给其反馈加权.提出一种新的反馈可信度评估模型,模型基于推荐方历史推荐行为满意度预测其未来的推荐行为,模型提出的"虚检验"机制加速了评估的过程,并且提高了准确性.仿真和分析表明,模型能有效抑制恶意推荐行为,降低其对最终信誉评估的影响.     

网格经济模型中的一种可信调度算法

在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下提出一种改进的可信模型.针对网格的动态性,提出一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法.此方法可以有效地阻止恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度.可信度值曲线示意图表明:本模型较现有模型在抑制网格中恶意节点的活动方面具有更好的效果.根据应用环境的不同需求,对网格经济模型调度算法(DBC)进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间成本折衷优化为目的的网格信任调度算法(Trust DBC).模拟实验结果表明:本文算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法.