基于数据挖掘技术的保险业务风险分析

风险评估是保险公司的一项重要工作。目前保险公司对风险的分析通常是粗略的或根据经验来判断，提出利用数据挖掘技术对保险业务数据进行风险分析。在保险公司建立的保单及索赔信息数据库的基础上寻找索赔过和没有索赔的投保人各自具有的特征，从耍 现风险较大的领域，得到一些实用的控制风险的方法。     

改进赋权的水体富营养化多维云模型评价

针对现有水体富营养化评价方法中存在的不确定性,以及在确定多评价指标权重过程中无法进行科学解释的问题,本文结合主观赋权法AHP和客观赋权法CRITIC的优势,提出了一种多评价指标综合赋权法,并根据水体富营养化评价标准的非线性特性,将该方法应用于多维正态云模型中。首先,采用主观赋权法AHP参考专家意见,对各水质指标的重要性给出判定,并完成定性与定量之间的转换;然后,采用客观赋权法CRITIC在对大量数据分析的基础上,利用指标的相关性和对比强度显示指标重要性。将2种方法利用综合权重确定公式结合后,用于改进多维正态云模型的权重分配,并基于云模型的期望、熵和超熵的概念对湖库水体富营养化进行评价,进而准确获取水质的富营养化级别。该方法不但解决了水质评价中的随机性和模糊性两大问题,同时还能够充分考虑各评价因素所含信息对结果的影响,将本文方法应用至全国中小型湖库进行验证,结果表明评价等级与湖库实质水质状况相符。     

基于灰色理论的湖库水体富营养化预测方法研究

在对湖库水体富营养化形成机理深入分析的基础上,将灰色理论引入到水体富营养化预测中.首先采用综合指数法对水体富营养化程度进行综合评价,将评价结果作为灰色预测模型的输入参量,以提高模型预测精度;同时针对传统灰色模型内在的缺陷进行改进,并将改进模型应用于对湖库水体富营养化的预测中,仿真结果表明改进模型相对于传统模型预测效果更好,关联度显著提高,进而为水体富营养化预测提供了一条有效途径.     

基于概率影响图的软件体系结构安全风险分析*

针对传统安全分析方法过于复杂的问题,提出将概率影响图引入体系结构的安全性风险分析中。该方法首先基于用例识别出系统功能故障,建立以系统安全性为目标节点的初级影响图;再对系统功能故障进行分解,确定各构件功能故障模式,并从构件内部失效及输入失效两方面进行考虑;最后根据这些事件的相关性建立从系统安全风险到构件失效的概率影响图,并开发了相应的基于概率影响图的辅助分析工具。     

一种从不完备关系数据中学习PRM的方法

现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的.提出一种从不完备关系数据中学习概率关系模型(probabilistic relational models,简称PRMs)的方法——MLTEC(maximum likelihood tree and evolutionary computing method).首先,随机填充不完备关系数据得到完备关系数据.然后从每个随机填充后的数据样本中分别生成最大似然树并作为初始PRM网络,再利用进化过程中最好的网络结构反复修正不完备数据集,最后得到概率关系模型.实验结果显示,MLTEC方法能够从不完备关系数据中学习到较好的概率关系模型.     

基于水动力数学模型的建设项目洪水风险分析

为评价建设项目面临的洪水风险,为工程优化设计提供依据,以邹平货运铁路物流站为例,采用 MIKE21 与 MIKE11 耦合方式,建立项目区周边河网模型,分析孝妇河在 100 年一遇设计洪水情况下右堤不同位置发生漫溢或溃堤时,项目区洪水演进过程,得到新建邹平货运铁路物流站各区域淹没水深、流速、淹没历时等特征数据。根据模拟结果,孝妇河在不同位置溃堤时洪水对物流站的影响差别较大,其中,位于物流站西南侧的毛张村南侧溃口溃决时,对项目区影响最大,该工况下物流站最大淹没水深可达 0.83 m,最大流速为 0.65 m/s,淹没历时约为 1.26 d。除毛张村南侧外,其他溃口溃决或漫溢对项目区淹没风险较小。根据模拟结果,本研究有针对性的提出减轻或消除洪水影响的措施,可为类似项目洪水风险分析提供一定的参考。     

基于PRM的移动机器人路径规划算法

随着制造、物流、服务和危险环境领域需求的增加,对移动机器人执行多样任务的要求日益显著,推动了移动机器人技术的迅速发展。尤其是在未知环境中智能移动方面,高效路径规划成为研究焦点。为此,提出了一种基于概率路线图（PRM）的路径规划优化算法,旨在改进采样策略,提高采样效率,从而提升路径规划的效率和准确性。通过MATLAB平台进行仿真验证,证明了该方案的有效性。     

富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计

对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,可以预防富营养化水体环境中COD浓度增加,提高水体水质,增加水循环次数,减少水体中有机物的污染;当前富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法,以Modis遥感影像数据为原理,依据富营养化水体环境中COD浓度的特征提取结果,对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,没有具体对遥感监测系统进行详细地设计,无法获取富营养化水体环境中COD浓度高精度的遥感监测信息,存在遥感监测结果偏差大的问题;提出了一种基于Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法;该方法先对Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统进行硬件设计,采用IMF对富营养化水体环境中COD浓度进行特征提取,以特征提取结果为基础,依据COD浓度指数时间序列实现富营养化水体环境中COD浓度遥感监测,最后利用Retinex法对COD浓度遥感监测的图像进行处理,完成对富营养化水体环境中COD浓度的遥感监测;仿真实验结果证明,所提系统设计方法可以精确地对富营养化水体环境中COD浓度进行安全快速的遥感监测。     

基于数据挖掘的入侵特征建模

通过分析数据挖掘技术在入侵特征搜寻中的作用,提出了一个应用在基于网络和主机的混合模式入侵检测系统中的特征挖掘模型。该模型的特点是完全运用数据挖掘技术来建模,不仅对各种已知和未知入侵行为具有很好的辨别度,而且非常适合于现在流行的混合模式的入侵检测系统。     

基于多尺度空间划分与路网建模的城市移动轨迹模式挖掘

针对城市移动轨迹模式挖掘问题展开研究, 提出移动全局模式与移动过程模式相结合的挖掘方法, 即通过移动轨迹的起始位置点--终点位置点 (Origin-destination, OD点) 与移动过程序列分别进行移动全局模式与过程模式的发现. 在移动全局模式发现中, 提出了弹性多尺度空间划分方法, 避免了硬性等尺度网格划分对密集区域边缘的破坏, 同时增强了密集区域与稀疏区域的区分能力.在移动过程模式发现中, 提出了基于移动轨迹的路网拓扑关系模型构建方法, 通过路网关键位置点的探测抽取拓扑关系模型.最后基于空间划分集合与路网拓扑模型对原始 移动轨迹数据进行序列数据转换与频繁模式挖掘. 通过深圳市出租车历史 GPS 轨迹数据的实验结果表明, 该方法与现有方法相比在区域划分、数据转换等方面具有更好的性能, 同时挖掘结果语义更为丰富, 可解释性更强.     

关键节点和平滑处理的PRM路径优化方法

针对移动机器人路径规划采用的概率路图（Probabilistic Roadmap,PRM）算法存在路径拐点过多以及部分转角过陡的问题,提出一种PRM路径优化方法。PRM算法在构建路径网络图时采用随机采样,路径并非最优,路径节点过多,使用Douglas-Peucker（D-P）算法提取PRM算法生成初始路径节点中的关键节点,用关键节点代替原来的初始路径节点,以减少路径中拐点的个数。使用Clothoid曲线对新生成的路径进行平滑处理,达到路径优化的目的。仿真结果表明该优化方法能减少路径节点的个数,并使路径更加平滑。     

基于改进PRM算法的路径规划研究*

为了解决传统PRM算法在处理窄通道问题时的缺陷,提出了一种改进的PRM算法。通过在规划环境中引入人工势场,对落在威胁体内的点施加势场力,使之移动到自由空间内,从而增加窄通道内的节点数量,在不增加采样次数的情况下完成路线图的构建。仿真结果表明,改进PRM算法提高了采样点的利用率,缩短了存在窄通道环境中的路径构建时间,在突发威胁时能快速完成路径生成。     

基于PRA的网络安全风险评估模型

概率风险分析被广泛应用于社会各领域,如交通、能源、化工处理、航天、军事等。文章采用概率风险分析的方法,对网络的逻辑构成、网络攻击和攻击结果进行分析,通过故障树描述了网络系统被攻击的原因与途径,并建立了风险评估模型。     

基于MS Analysis Services的数据挖掘的开发模式

利用Microsoft SQL Services2000提供的开发工具和数据挖掘模型，提出了一种完整的数据挖掘系统结构和实现方案，适用于中小型的数据挖掘应用。     

基于MDA的分布式建模仿真框架

分析现有分布式建模仿真存在的缺点,提出将模型驱动体系结构(MDA)应用于分布式建模仿真。设计一个基于MDA的分布式建模仿真框架,给出资源层、PIM建模层、PSM建模层和仿真运行平台层的四层仿真体系结构。研究该框架的开发过程及关键技术,并设计即插即用武器系统分布式仿真平台。仿真结果表明,该框架使得分布式仿真系统具有更好的可扩展性,提高了仿真组件的互操作性和可重用性。     

基于元数据的柔性信息系统建模与实现

介绍数据柔性、数据柔性分析等相关概念。通过引入元数据,提出并建立数据柔性的层次模型和柔性数据的访问模型,以解决用户数据结构如何适应转化的关键问题。在数据柔性分析与建模中,提出以元数据为核心的软件设计方法,并将该方法和所建立的数据柔性理论应用于柔性软件信息系统的开发和软件工程实践中。     

Adaptive sampling for generalized probabilistic roadmaps

In this paper,an adaptive sampling strategy is presented for the generalized sampling-based motion planner,generalized probabilistic roadmap (GPRM).These planners are designed to account for stochastic...     

可用带宽测量算法的研究

可用带宽是反映网络状态的主要参数,该文通过研究现有可用带宽测量算法,并分析背景流量及数据包排队情况,发现现有算法固有的估值误差特征,在此基础上设计并构建仿真测量环境,以路径的负载和突发背景流量的变化作为主要依据,测试目前较流行的2种可用带宽测量工具Pathload和Spruce。     

基于OLAP的气象数据分析系统设计

我国幅员辽阔,河流众多,洪涝灾害频发.对气象数据进行挖掘与分析,找到暗含其中的信息与知识,是构建洪涝灾害预警系统的重要研究基础.本文利用数据挖掘技术和构建知识模型设计了一个气象数据分析系统,该系统可从不同维度对采集的数据进行分析并将结果进行可视化;对来自国家气象局的相关数据进行预处理,并建立了适合于挖掘分析的气象数据库...     

基于数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法研究

本文研究了一种基于数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法.首先介绍了数据挖掘技术的研究现状.其次详细介绍了基于多种数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法.采用聚类分析算法,对电网设备参数进行聚类分析,分析其分布规律,发现设备参数中的异常数据,判断设备参数的正确性;采用线性回归法预测设备参数属性变化和分布趋势,对于新投运...