证据推理理论组合规则评价方法研究

证据推理理论(包括DS理论和DSm理论)是处理不确定信息的重要方法,其组合规则性能的好坏直接影响推理结果.为了有效评价证据推理理论组合规则的性质,总结了基于DS理论的组合规则评价方法存在的问题,并深入分析了问题出现的原因;根据DSm理论的特点,提出了基于DSm理论组合规则的评价方法.该评价方法主要从冲突证据处理、证据时序性和计算量3个方面对基于DS理论的组合规则评价方法进行了改进.     

基于Wicket的服务化生产管理系统设计

为了实现企业各业务系统的整合,将面向服务的开发模式SOA架构引入Wicket框架中.利用Wicket框架开发Web应用系统的优越性,形成一种全新的开发框架模式.通过生产管理系统的开发实例,给出了基于SOA架构的Wicket框架的实现过程.基于Wicket的服务化开发模式能实现平台间的相互操作,有效提升了Web应用系统的可移植性和安全性.所设计的开发框架模式对减少企业应用的升级成本具有重要的应用前景.     

电厂监控信息体系实时数据库数据采集处理系统

实时数据库PI是电厂厂级监控信息体系常用的非关系型实时数据库,其数据存储量大,信息量丰富完整．大量的冗余信息、非关系型的数据存储方式等特点,给工业管理应用带来了数据信息采集和数据处理等各方面的问题．本文以P1实时数据为数据采集源,采用基于分层、模块化的软件体系架构,对实时数据库数据采集处理流程进行功能模块划分、设计和实现．针对客户相关需求,设计了极值采集算法,并在系统完成之后,连接电厂正在运行的PI实时数据库进行了实际测试,根据测试结果进行了性能方面的调整改进．从系统的运行结果来看,解决了以PI实时数据库为数据采集源的二次开发应用中所出现的问题,满足了工业管理应用方面的需求．     

脉冲信号数字滤波以及无缝计数电路设计

惯导产品输出脉冲信号存在干扰信号,为减少其对惯导产品性能的影响,文中设计了一种基于FPGA的脉冲信号数字滤波器,并对滤波后脉冲信号以5ms为计数单元进行无缝计数,计数结果可由串行总线上传至上位机进行显示和处理.通过该方法测量的惯导产品输出脉冲信号频率最高可达13MHz,其中可对频率范围为50kHz～12.5MHz的干扰信号进行滤除,满足惯导产品性能测试要求.     

光子晶体与单模光纤熔接对超连续谱展宽的影响

针对光子晶体光纤之间直接熔接损耗较大的问题.文中采用纳秒激光器作为泵浦源,通过光子晶体光纤与单模光纤HI-1060低损耗熔接的方法,研究了超连续谱的展宽过程,分析了超连续谱的产生机理.实验结果表明：泵浦源在重复频率为150kHz、泵浦功率为2.2W时,利用20m的光子晶体光纤与1m的单模光纤的熔接实现了输出功率为0.48W、光谱范围超过1100nm的超连续谱输出.     

CAS理论在滇池流域水资源配置中的应用

基于复杂适应系统（CAS—Complex Adaptive System）理论,研究滇池流域水资源配置系统的演化机制,描述滇池复杂适应水资源配置系统“学习”的特点和本质、各用水及供水主体的影响因素和反应规则。随后,建立了滇池流域水资源配置的CAS模型。基于此模型,利用Matlab优化平台,预测了不同规划年滇池流域各部门的需水量,给出了流域仅在滇池水域与掌鸠河云龙水库供水条件下的水资源配置结果。最后,分析了利用CAS理论研究流域水资源配置的优越性,并给出了相应的结论。     

水利工程对河网连通性的影响研究——以太湖西苕溪流域为例

河网连通性对维护河流生态系统的结构和功能具有重要作用,水利工程可改变天然河网的连通性,直接威胁到河流生态系统的健康与稳定。利用空间分析、连续性指标以及树状河网连通性指数等方法,深入探讨了闸坝对河网连通性的影响。结果表明,树状河网连通性指数能够较为全面地分析不同数量、可通过性及地理位置的闸坝对河网连通性的影响,可以广泛应用于流域规划过程中不同方案的比较,从而为水利工程设施的选址及设计提供参考。     

Geoadditive expectile regression

Quantile regression has emerged as one of the standard tools for regression analysis that enables a proper assessment of the complete conditional distribution of responses even in the presence of heteroscedastic errors. Quantile regression estimates are obtained by minimising an asymmetrically weighted sum of absolute deviations from the regression line, a decision theoretic formulation of the estimation problem that avoids a full specification of the error term distribution. Recent advances in mean regression have concentrated on making the regression structure more flexible by including nonlinear effects of continuous covariates, random effects or spatial effects. These extensions often rely on penalised least squares or penalised likelihood estimation with quadratic penalties and may therefore be difficult to combine with the linear programming approaches often considered in quantile regression. As a consequence, geoadditive expectile regression based on minimising an asymmetrically weighted sum of squared residuals is introduced. Different estimation procedures are presented including least asymmetrically weighted squares, boosting and restricted expectile regression. The properties of these procedures are investigated in a simulation study and an analysis on rental fees in Munich is provided where the geoadditive specification allows for an analysis of nonlinear effects of the size of flats or the year of construction and the spatial distribution of rents simultaneously.     

Improved conjugate gradient implementation for least squares support vector machines

As a promising method for pattern recognition and function estimation, least squares support vector machines (LS-SVM) express the training in terms of solving a linear system instead of a quadratic programming problem as for conventional support vector machines (SVM). In this paper, by using the information provided by the equality constraint, we transform the minimization problem with a single equality constraint in LS-SVM into an unconstrained minimization problem, then propose reduced formulations for LS-SVM. By introducing this transformation, the times of using conjugate gradient (CG) method, which is a greatly time-consuming step in obtaining the numerical solution, are reduced to one instead of two as proposed by Suykens et al. (1999). The comparison on computational speed of our method with the CG method proposed by Suykens et al. and the first order and second order SMO methods on several benchmark data sets shows a reduction of training time by up to 44%.     

MIMO-OFDM的FFT/IFFT处理器

面向多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)系统,设计一种可配置的FFT/IFFT运算处理器。给出多通路流水线FFT/IFFT处理器架构,通过一个输入数据重排模块,实现来自4条信道的多通路数据同时计算,支持不同数据率的FFT/IFFT运算。性能分析表明,在SMIC 0.13 μm工艺下,该处理器的最高时钟频率可达125 MHz,面积达到1.800×1.500 μm2。