基于kmeans-SVM的二叉树粗分类方法

针对大型数据库中进行匹配识别时存在识别速度慢、时间长、影响实时应用效果的问题,提出了一种树形层次结构的粗分类方法。通过k-means得到两类粗分类的样本,用这两类粗分类数据训练SVM分类器,找到分类超平面,再不断调整分类超平面,最后构建二叉树型结构达到粗分类的目的。三个方法相结合很好地缩小目标的搜索范围,提高了识别时候的效率。     

面向时间依赖路网的空间索引方法

在兴趣点(POI)呈稀疏分布时,现有时间依赖路网中的k近邻查询方法效率较低,且无法高效支持多类型的POI查询。为此,建立基于POI分布的空间索引结构TDG。根据路径权值上、下界对预计算路径进行剪枝优化,在此基础上,提出一种索引更新策略与基于TDG的k近邻查询算法。实验结果表明,与启发式查询算法相比,该算法的扩展节点数量平均减少87.5%,查询响应时间平均缩短33%～66%。     

需求风险共担下PPP项目资本补偿决策研究

在轨道交通PPP项目中，政府通常采用资本补偿和需求保证/限制来吸引社会资本参与。资本补偿是轨道交通PPP项目特许协议的关键参数之一，有必要结合需求保证/限制的复合期权价值对资本补偿决策进行深入研究。采用二叉树模型与蒙特卡洛模拟相结合的方法来描述未来需求的不确定性，然后基于实物期权理论，将需求保证/限制看成一系列欧式看涨和看跌期权组合成的复合期权，并将其价值模型引入到资本补偿决策模型中，最后通过算例分析得到了需求保证/限制价值及出现次数的概率分布，考虑该价值下的最小资本补偿比例的风险分布。结果表明：需求保证/限制在极大概率上会对资本补偿决策产生影响，提供需求保证/限制能有效降低资本补偿的不稳定性，更有利于政府进行资本补偿决策。     

变电站监控信息智能管控平台的研究与开发

在研究变电站监控信息现状的基础上,开发了一种基于二叉树遍历算法的信息规范性和完整性校核方法并研究开发软件工具,实现了信息表自动生成、信息规范性和完整性智能校核、信息一致性实时比对、信息表版本管理等功能,进而实现对监控信息的全过程管控。经实践证明,变电站监控信息智能管控平台的运用取得了良好的效果。     

基于MapReduce模式的多表联查算法

多表关联查询是进行数据挖掘与分析的有效技术手段。随着大数据时代的到来,当前的数据分析技术在进行海量数据多表联查操作时存在明显的性能瓶颈,为此提出一种基于Map Reduce计算模型的多表联查算法UGS用以提升多表关联查询效率。实验表明,在海量数据背景下,该算法的查询效率明显优于大数据领域的Spark SQL,Hive及关系型数据库的My SQL。     

JCOGIN粒子追踪算法优化

本文分析了多种先进蒙特卡罗程序的CSG粒子追踪算法，对JCOGIN粒子追踪模块进行了优化。粒子定位算法采取了边界粒子定位和源粒子位置预估，能减少一定量的粒子定位计算；径迹求交算法采取了安全距离优化和布尔二叉树展开，其中安全距离优化可减少电子输运径迹求交次数，布尔二叉树展开能使布尔体求交算法的时间复杂度降为O（n）。应用4个典型算例测试了优化效果，结果表明，粒子定位算法优化对于一般问题具有一定的优化效果，安全距离优化显著提升了电子输运效率，布尔二叉树展开大幅提升了JMCT对于非规则复杂几何的计算速度。     

基于二叉树算法数据控制层数据库模型构建

随着信息技术的全面发展,二叉树算法在各个领域的应用越来越广泛,需要运用二叉树算法技术对数据进行数据库模型构建,提升数据信息的存取能力,通过对二叉树算法技术的应用研究,可以提升金融行业数据控制层能力。具体实施过程中采取开源框架无疑是一条捷径。但是,借鉴和使用开源框架需要结合各自的实际需求,通过分析Dataline节点的特点。把数据控制模型作为Dataline节点的研究基础,把数据控制模型的部分特点运用到实际项目中,建立数据控制模型完全支持的关系数据模型,提升数据信息挖掘能力。