考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法

电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点，提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息，基于Random Subspace方法，以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为基分类器，采用证据推理（Evidential Reasoning，ER）规则为一种新的集成策略，构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证，实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。     

基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法

针对随钻测量过程中钻井液脉冲信号识别困难的问题，在分析钻井液脉冲信号的产生原理及噪声特性的基础上，通过研究信号波形特征属性和信号相似度，建立了基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法。根据该方法设计的钻井液脉冲信号识别原型系统能够实现灵活多变的交互式控制、动态参数调整和处理过程可视化实时呈现，在真实数据模拟中获得了很好的效果。基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法有较好的适应性，可以准确、智能地识别复杂矿场环境中的真实信号波形，为随钻测量工作的顺利进行提供了技术支撑。      

基于Tableau的北京市房屋租赁市场现状分析

随着经济的日益发展,房地产市场价格持续上涨、居高不下,较大的购房压力促使我国房屋租赁市场快速发展。文章基于Python爬虫技术对链家房产服务平台网站的北京市所有租房信息进行数据获取,并结合商业智能软件Tableau进行数据分析,通过树状图、气泡图、条形图和甘特图等,从不同方面对数据进行多维度处理与展示,探究北京市房屋租赁发展现状,为相关研究提供参考。     

一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法

针对时域不确定信息的融合难题，为充分体现时域信息融合的动态性特点和时间因素对融合的影响，在证据理论的基础上，提出一种考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法。首先将决策者对时序的偏好融入时域证据融合，通过分析时域证据序列的特点，在定义时序记忆因子的基础上，对决策者的时序偏好进行度量；然后通过构建优化模型求解时序权重，再结合证据信任度的概念，对证据源进行修正；最后利用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合。数值算例表明，与没有考虑时间因素的融合方法相比，考虑决策者时序偏好的证据融合方法可以有效处理时域信息序列中的冲突信息，得到合理的融合结果；同时，所提方法充分考虑了时域证据序列的信任度和决策者的主观偏好，可以反映决策者主观因素对时域证据融合的影响，较好地体现了时域证据融合的动态性特点。     

粮情监控系统中多数据信息融合技术的应用

采用二级数据融合算法对粮情信息进行监控,通过自适应加权数据融合算法剔除冗余信息,再使用D-S证据理论等技术方法将得到的各类特征数据进行二次数据融合。相对传统粮情监控方法能做到对粮情数据进行更深度处理,加强了监控系统的鲁棒性。