一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用

工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没。与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性。     

大数据治理的理论与技术专题前言

<正>数字经济时代,数据已成为新型生产要素,大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎.然而,近年来大数据使用中普遍存在着“重采集轻管理、重规模轻质量、重利用轻安全”的现象.科学而有效地进行大数据治理将有助于提升数据质量、降低管理成本、增强决策能力.本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战,面向数据的全生命周期,不仅研究劣质数据的清洗与修复等数据治理技术,也讨论隐私安全与开放共享等内容,还研究利用区块链、联邦学习、知识图谱、数据定价等新技术形成大数据治理的新理论与新方法同时关注大数据治理在各应用领域的最新成果.     

从“智能信息检索”看微软前瞻性课程

项目背景：为帮助高校讲述最新业界技术等,依靠高校现有师资力量难以在短期内开设的课程,微软亚洲研究院的员工组成教学团队,直接参与授课。微软员工义务授课的课程,由双方联合制定教学计划,微软公司员工负责完成课件制作和讲授,而学校相关教师作为教学协调人,全程跟踪课程,参与课程设计和实验指导。     

融合主题模型和协同过滤的多样化移动应用推荐

随着移动应用的急速增长,手机助手等移动应用获取平台也面临着信息过载的问题.面对大量的移动应用,用户很难找到想到的或适合的应用,而另一方面长尾应用淹没在资源池中不被人所知.已有推荐方法多注重推荐准确率,忽视多样性,推荐结果中多是下载量高的应用,使得推荐系统的数据积累越来越偏向于热门应用,导致长期的推荐效果越来越差.针对此问题,本文首先改进了两个推荐方法,提出了将用户的主题模型和应用的主题模型与MF相结合的LDA_MF模型,以及将应用的标签信息和用户行为数据同时加以考虑的LDA_CF算法.为了结合不同算法的优点,在保证推荐准确率的条件下提升推荐结果的多样性,我们提出了融合LDA_MF、LDA_CF以及经典的基于物品的协同过滤模型的混合推荐算法.文章使用真实的大数据评测所提推荐算法,结果显示所提推荐方法能够得到推荐多样性更好且准确率高的结果.     

关系数据库缓冲区置换策略的性能评测

缓冲区是计算机领域一个非常重要的研究主题。现在存在很多缓冲区置换策略,广泛地用于操作系统、文件系统、数据库以及存储系统中。提出了一种性能评测方法来评测关系数据库的缓冲区置换策略。这种方法采用直接测试方式,使用五个性能指标,包括新提出的指标以及由于模拟方法的局限性在以前的研究中很少使用的性能指标,同时利用显著性测试并提出一种联合使用多个显著性测试的方法进行置换策略之间的比较,设计和使用多种工作负载在单用户和多用户情况下有效地评测各种策略。使用这种评测方法,在一个真实的关系数据库环境中,对十三种典型的缓冲区置换策略的性能进行了详细、全面的实验研究,从中可以获得一些有用的结论。     

基于属性相关性的SPARQL查询优化方法

目前主流的RDF存储系统都是基于关系数据库的,其查询引擎都是将SPARQL转换为SQL,然后由数据库的查询引擎来执行查询.但是,目前的数据库查询优化器对于连接查询的选择度估计都是基于属性独立假设的,这往往导致估计错误而选择了效率低的执行计划,所以属性相关性信息对于SPARQL查询优化器能否找到效率高的执行计划是非常重要的.针对SPARQL转换为SQL后,因连接操作没有优化导致查询效率不高的问题,提出了利用本体信息自动计算属性相关性的方法,从而调整连接操作的选择度估计值,调整连接顺序,提高SPARQL查询中基本图模式的连接查询效率.     

挖掘多关系关联规则

关联规则的挖掘是数据挖掘中的一项重要和基础的技术,已进行了多方面的深入研究,有着广泛的应用.传统数据挖掘算法是针对单表数据进行处理的,在应用于多关系数据挖掘时存在诸多问题.对多关系关联规则的挖掘问题进行了重新定义和总结.提出了多关系关联规则挖掘的一个框架,并对已有算法进行了分类.然后对各类代表性算法进行了描述、分析和对比,对尚存在的问题进行了分析和总结.最后,对该领域未来的研究工作提出了建议.     

一种复杂运动目标的ISAR成像算法

在对复杂运动目标进行逆合成孔径雷达成像时,由于转动矢量随时间而变化,回波信号中会引入一个与散射点位置有关的相位误差,无法用通常的相位补偿方法进行校正,应用距离-多普勒算法获得的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)像会变得模糊.本文分析了目标转动矢量变化使得ISAR像模糊的内在原因,给出了目标三维转动状态下的ISAR信号形式,并基于散射点信号的特点提出了一种复杂运动目标的ISAR成像算法.该算法不仅适用于转动矢量方向不变的非均匀转动目标,而且对于转动矢量方向缓慢变化的目标,算法仍然能够有效地提高ISAR成像的质量.仿真试验结果表明了该算法的有效性.     

车载激光雷达探测低层大气中NO_2

在北京城区和城郊利用第二代车载测污激光雷达(AML-2)进行了外场测量实验,利用差分吸收技术从垂直、水平方向分别给出了低层大气中污染物NO2的典型测量数据。结果表明:城区的NO2浓度明显高于城郊地区的水平,并且也证实了利用该系统可以有效地监测低层大气的污染情况,为空气中有害气体的光学遥测提供了有效的测量手段。     

面向识别的雷达舰船目标低分辨回波仿真技术

雷达目标回波的高精度仿真是目标识别系统训练和测试的重要手段.针对低分辨雷达舰船目标自动识别的应用背景,提出了基于模板和模型的低分辨回波仿真技术.根据舰船目标的CAD三维模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板.在凝视状态下,利用目标距离像模板和雷达发射信号模拟目标低分辨回波;在扫描状态下,利用全姿态一维距离像重构不同角区中目标的散射中心模型,并结合雷达波束的扫描方式获得了目标的仿真回波.结果表明,所提出的基于模板和模型的回波仿真技术对雷达舰船目标具有良好的低分辨回波仿真能力.