基于模糊修正熵权TOPSIS的战时装备供应链风险评估

针对战时装备供应链的特点,以远程精确打击、敌特后方袭扰和恶劣天气等三个因素为主要风险指标,运用修正的模糊信息熵权对TOPSIS法进行改进,提出了一种新的战时装备供应链风险评估方法。首先利用原始数据产生的模糊信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行主观修正,利用逼近理想解排序方法进行运算,最后通过实例计算与分析,验证该评估方法简便易行,结论合理,有效降低了指挥员决策的主观随意性。     

基于共同好友数的在线社会网络社区发现算法

为了快速准确地找到在线社会网络的社区结构,提出了一种基于共同好友数和节点邻居信息的社区结构发现算法。该算法以共同好友数最多的两个节点为初始社区,不断寻找与社区连接性最强的节点,并以节点Q值为衡量标准,判断是否将该节点加入到初始社区中,最后根据节点邻居所在初始社区信息确定最终的社区划分。针对两个经典社会网络和人工生成网络数据的实验划分结果表明,该算法是可行和有效的。     

基于可变大小模板的改进图像修复算法

Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法是该领域最重要的贡献之一。在保持Criminisi基本算法框架不变的基础上,本文提出了一些改进思想。主要贡献是设计了基于可变大小模板的块匹配程序以使模板搜索更准确灵活。此外,对信度更新方式进行了修正,并结合局部搜索以提高算法的综合性能。实验结果证实了改进的有效性。     

基于Gabor小波与LBP直方图序列的人脸年龄估计

提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。     

全局优化的一类新的F-C函数

针对求解全局优化问题,有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法。即F-C函数方法。该方法与填充函数法和跨越函数法相比较,既有相同点又有不同点。F-C函数法最大的优点就是在极小化F-C函数阶段中只需要进行一次局部极小化算法就能得到比当前极小值更低的目标函数局部极小点。文中在无Lipschitz连续的条件下,给出了一类新的求解全局优化问题的F-C函数。文中讨论了该F-C函数的优良性质并对该函数设计了相应的算法。最后,通过数值试验表明该F-C函数方法具有有效性和可行性。     

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。     

LDAP认证技术在油田生产系统中的设计与实现

根据采用单一用户登录应用系统的要求,提出一种基于LDAP的双重认证方式。以用户认证为背景,首先对LDAP基本原理及体系结构进行简单描述,然后设计并实现基于LDAP验证与本地验证相结合的双重认证方式。本文对认证方法的特点进行阐述,并成功应用于青海油田油气水井远程计量传输发布系统。     

医院门诊部局域网和设计实现

分析医院门诊部局域网和实现的功能,并讲解基于ASP实现病人档案数据调取和交换。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。