Data-oriented multi-index Hashing

The multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes. However, it is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lower efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method. We first compute the correlations between bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Then, instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are nearly uniformly distributed. Besides, we put forward an entropy based measurement to evaluate the distribution of data items in each hash table. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to the MIH the time performance of our method can be 36.9％～87.4％ better .     

TOPSIS方法在施工管理中的应用

本文用联系数的方法对多指标决策的TOPSIS方法作了改进,克服了传统多指标决策TOPSIS方法不计方案点与理想点和负理想点非线性关系的不足.从而可以更加准确地确定最佳施工方案.     

Fisher判别分类法在光伏并网系统稳态电能质量评估中的应用

针对稳态电能质量综合评估的复杂性以及单项指标在反映电能质量综合水平的局限性,首次提出将Fisher判别分类法用于并网光伏稳态电能质量的评估,进而确定光伏并网可行性。根据已知的电能质量国家标准,通过构造样本来得到判别模型,然后利用回代估计法对模型进行检验,并对实际系统进行判别分析。实验结果表明所提方法所得误判率小,具有较强的判别能力。     

基于多指标模糊综合评价模型的小麦品质评估

小麦品质评估是小麦储藏和检测中最为重要的环节,针对传统小麦品质评价中因素较为单一、主观性较强的问题,本文提出了一种多指标模糊融合评价小麦品质的模型。首先,对小麦多生理生化指标进行分析与研究,选取脂肪酸值、沉降值、还原糖、发芽率、降落数值作为模型的因素集;首先对测试数据的标准差作放缩计算,得到一个可以反应数据可靠程度的权重矩阵;再次使用劣化度和隶属度函数构建了多因素模糊评价矩阵模型;最后,通过对权重矩阵和评价矩阵的融合计算,并结合最大隶属度原则获得综合评价结果。计算分析表明:模糊评价所得到的结果与实测小麦品质状况基本吻合,本模型可为储藏小麦的测量与评价提供一定的科学依据。     

系统工程在边坡设计方案评价及选取中的应用

阐述了运用系统工程对边坡设计方案进行评价的基本原理、相关概念以及采用的计算方法，通过具体的工程实例说明系统工程能够为方案的评价、选取提供有效依据，从而避免盲目决策和不必要的损失。     

基于改进AHP-FCE模型的多指标拟态表决算法

为了提高拟态防御中表决的准确性,提出了一种基于改进层次分析-模糊综合评价（AHP-FCE）模型的多指标拟态表决算法.针对传统AHP-FCE模型中判断矩阵一致性检验的缺点,对判断矩阵的构造方法进行了改进,构造具有一致性的判断矩阵,无须一致性校验和调整.基于该改进模型,综合分析了拟态表决中的一致度、历史置信度、异构度指标,将拟态表决转化为模糊评价过程.仿真结果表明,与一致表决相比,该算法能有效提高表决的正确率,提升拟态系统的整体安全性能.     

多指标综合评价方法在上海市水闸安全鉴定中的应用

针对上海市中小型水闸的安全鉴定缺乏统一标准的问题,基于各种实际检测数据,采用多指标综合评价方法从安全性、适用性和耐久性3方面对水闸进行了综合评价。选用模糊综合评价方法确定了水闸安全评价指标的构成,由不同领域的专家根据各损伤部位对水闸安全鉴定的影响程度给定指标权重,并对指标进行了无量纲化处理,进而获得指标评价标准和综合评价公式。在此基础上对上海市水闸进行了安全综合评价,确定了各水闸的安全性能。     

基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘

本文以地电前兆观测数据流为研究对象,提出了一种新颖的基于多元索引后继树的时间序列数据流挖掘模型。该模型的主要特点是使用一种新颖的位置索引方法,通过一遍扫描创建描述一个序列的所有元素的绝对位置的多元索引后继树,使用索引匹配方法以模式增长的方式生成频繁模式。理论分析与实验表明,该方法简单、高效,具有很好的实用价值。同时,通过对大量持续的地电前兆观测数据流进行分析处理,挖掘隐藏在其中的反映地电参数正常变化规律及趋势的频繁模式,为发现地电前兆异常识别提供依据,从而辅助进行地震预报。     

多指标融合的指纹图像质量评测方法

提出一种将分级排除和综合评测相结合的多指标融合的指纹图像质量评测方法。该方法综合考虑指纹图像的局部特征和全局特征,通过从空域和频域上提取质量评测指标,采用非线性加权平均的数学模型计算指纹图像的质量得分,得到对指纹图像质量的客观评测结果。在FVC2004标准指纹库中进行实验,结果证明该方法可以准确、客观地评测指纹图像质量,评测结果与专家的视觉评测结果接近。     

基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法

为提高堤防工程风险评价的准确性,提出了基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法。首先,综合考虑影响堤防风险的28个评价指标,利用层次分析法从预警系统、堤防工程系统、环境系统和社会经济系统这4个方面建立了堤防工程多元风险评价指标体系。接着,基于极限学习机算法对28个指标进行标准化处理及分级标准构建,以风险指标作为输入量,分级隶属度作为输出量,划分风险等级,量化评价指标,估计多元风险评价指标值和判断风险的严重程度。最后,依托鄱阳湖重点堤防——康山大堤,构建多元风险评价指标体系,运用极限学习机算法计算多元风险评价指标值。评价结果表明:康山大堤目前处于基本安全水平,符合康山大堤经过两次加固后的工程实际情况,并与其他方法进行对比,验证了提出方法的可靠性和有效性。该方法可拓展应用到其他重要水工结构工程风险评估中。