基于混合PAES的置信规则库推理算法

目前对置信规则库（BRB）的研究主要是关于BRB系统的参数或结构的单目标优化。然而,BRB系统中提高推理准确性和减少系统复杂度往往是两个相互冲突的目标。因此,设计合适算法来寻找到两个目标上的最优解具有重要意义。鉴于此,该文提出基于混合Pareto存档进化策略（M-PAES）的置信规则库推理方法（M-PAES-BRB）,通过最小化系统的均方根误差和系统复杂性来寻找到近似的Pareto最优前沿。该算法采用了改进型M-PAES算法来构建多目标优化模型,通过重组和变异操作生成候选解。该文选取两个标准时间序列,Mackey-Glass和Box-Jenkins作为实验数据,对M-PAES-BRB的可行性及有效性进行分析。实验结果表明,相比于模糊规则库的多目标优化方法（FRBSs）,该文方法的推理准确性更高,同时系统复杂度更低。     

利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法

现有基于置信规则库的分类系统的分类准确率和效率受到系统参数设置以及规则库结构合理性的影响。为了寻找到最佳的参数值和最优的规则库结构,本文结合多目标免疫系统算法（multiobjective immune system algorithm, MISA）提出利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法。该方法融合特征属性约简思想和差分进化算法思想建立训练模型,采用多目标免疫系统算法对系统复杂度和分类准确率进行多目标优化,从而寻找到分类模型的最优解。在实验分析中,首先将本文提出的置信规则库多目标分类系统MISA-BRM和置信规则库分类系统的实验结果进行对比,从复杂度和准确率两个维度说明本文方法的有效性。同时还将本文方法与现有的其他分类方法进行比较,验证本文方法的可行性和有效性。实验结果表明,本文方法能够有效地对基于置信规则库的分类系统的准确率和复杂度进行多目标优化。     

面向甲状旁腺检测的椭圆形高斯热图标签分配

近年来基于anchor-free的检测方法相继被提出,它们采取将目标转化为关键点,并在全局高斯热图中进行正负样本的标签分配.这种标签分配策略在一些场景中存在正负样本不平衡的问题,而且在甲状旁腺检测中不能有效反映目标的形状和方向.因此,本文提出了一种新的甲状旁腺检测模型EllipseNet,首先在GT中构建椭圆形状的高斯分布,拟合GT中的真正目标,使得正负样本的分配更加细粒度;同时提出融入目标形状信息的损失函数对目标的位置进行约束,进一步提高检测的精度.此外,模型中构建了多尺度预测,能够更好地检测不同大小的目标,解决甲状旁腺检测中目标尺度不平衡的问题.本文在甲状旁腺数据集上进行实验,结果表明, EllipseNet的AP₅₀达到95%,相比多种主流的检测算法,其检测精度有较大的提升.     

新工科背景下算法与数据结构实践教学改革探索

针对新工科背景下计算机专业人才培养面临的新挑战,提出融合"问题驱动、线上线下、课赛结合、过程评价"四位一体的实验教学新模式,阐述如何将该模式运用于算法与数据结构实践教学的全过程,最后通过教学效果说明新教学模式的有效性.     

计及柔性限流装置与直流断路器协同动作的电弧抑制暂态特性研究

直流系统的故障隔离是保证直流系统稳定运行的重要技术。针对传统故障隔离策略对直流断路器(direct current circuit breaker, DCCB)的性能要求较高的问题,提出了一种利用柔性限流装置(flexible current limiting device,FCLD)与DCCB协同动作的故障隔离策略。首先,研究了直流系统永久性故障和瞬时性故障情况下FCLD与DCCB的协同作用机理。其次,分析考虑FCLD电流抑制作用下DCCB开断过程的电弧暂态特性。最后,在Matlab/Simulink平台中进行仿真,验证所提协同策略的可行性。结果表明：FCLD可有效抑制DCCB的开断电弧;基于所提故障隔离策略,直流系统可在瞬时故障情况下实现平稳穿越,永久故障情况下实现DCCB的无弧开断。该策略降低了直流系统故障隔离过程中对DCCB的开断要求,提升了直流系统的故障穿越能力。     

网络安全与计算机技术虚拟仿真实验教学平台建设与探索

针对现有的实验环境、实验资源、实验教学和管理模式的不足,提出探索和构建虚拟仿真实验教学平台,共享高质量的实验资源,提升学生实践能力和创新意识。以福州大学网络安全与计算机技术虚拟现实实验教学平台建设为例,阐述构建虚拟仿真实验教学资源的过程,介绍教学资源共享的模式,通过平台应用说明实践效果。     

哈希索引的扩展置信规则库推理方法

由于扩展置信规则库在推理过程中需要遍历规则库中所有的无序规则,所以当规则库很大时,扩展置信规则库系统的推理效率不高。鉴于此,提出使用局部敏感哈希算法构建置信规则索引的优化方法。首先用局部敏感哈希算法为规则库中的所有规则生成特殊的局部敏感哈希值,该哈希值能尽量保持原始规则之间的相似度,因此相似的规则有较大的概率得到相同的索引值;然后通过对输入数据的处理,在索引表中找到与输入数据邻近的规则,并有选择地激活这些规则,从而提高该系统的组合推理效率;最后通过选用非线性函数拟合实验和输油管道的泄漏检测仿真实验,对基于局部敏感哈希索引的扩展置信规则库系统进行检测和验证。实验结果表明,局部敏感哈希算法能够有效地优化扩展置信规则库系统的推理效率,并能够提高输出结果的准确率。