浅析基于三支决策的高等教育

随着高等教育变革的不断深化,高校教育的教学管理水平在不断提升的同时,出现了很多基于二支决策的高等教育管理问题,亟需解决。三支决策打破了经典两极思维的制约,提供了新的问题求解模式和科学思维指导。基于三支决策对高等教育管理问题进行探讨、分析,就教学内容、教育模式、培养重点、学生质量评判标准等方面提出了切实可行的应对措施,可以为高等教育管理提供重要的理论指导与方法参考。     

基于三支决策的缺失数据处理综述

本文首先系统介绍了三支决策的概念、数据缺失概念及产生的原因、数据缺失机制、缺失数据处理方法;对数据缺失常见的方法引入三支决策思想进行综述。并简单介绍了根据不同数据集的不同特点选择更适用的方法,只有这样才能更接近良好的处理效果。并表示随着缺失数据处理方法的增多,考虑三支决策思想,将对数据缺失处理领域带来良性的效果。     

普适环境中的动态更新模型

致力于普适计算下的动态更新的研究,首先分析了普适计算下动态更新的场景,针对普适环境的动态性,我们提出了区别于传统更新方式的路径更新;通过分析集中式更新模型的局限性,提出了适合普适环境的分布式更新模型;最后使用类型与效果系统为更新模型做形式化分析.     

分布式系统动态更新的研究

为了动态更新分布式系统,研究了多结点分布式系统的更新顺序问题以及更新过程中新旧版本共存的难题,同时提出一种动态更新分布式系统的方法,该方法基于设计模式中的代理模式,不需要运行时机制的支持。最后通过实验证明了该方法的有效性和安全性。     

基于三支决策的不平衡数据过采样方法

采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域：正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采样算法（TWD-IDOS算法）.实验结果表明,在C4.5、KNN和CART等分类器上,文中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题,在Recall、F-value、AUC等指标上优于文献中的过采样算法.     

基于IPv6的域名动态更新技术

随着IP网络的发展和网络用户的增加,域名动态更新技术已经成为一种重要的应用技术。本文在探讨域名动态更新基本原理的基础上,针对现有理论的不足和未来网络发展的趋势,对基于IPv6的域名动态更新理论进行了研究,并且设计了其实现机制。     

基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法

最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解.在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一.针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法.实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层.     

基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法

最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一。针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法。实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层。     

直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法

针对传统多目标威胁评估方法通常是二支决策,只能得到目标威胁排序,需要主观地划定威胁等级与选择作战目标数,不适应于复杂动态任务环境的问题,提出直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法.首先,对动态直觉模糊威胁评估信息进行集结并求取属性权重;然后,通过VIKOR方法求取目标决策所需的条件概率;最后,通过评估信息构造各属性下目标的损失函数矩阵,集结得到目标的综合损失函数矩阵,计算综合阈值,得到决策规则.算例分析表明,所提方法能够有效地处理动态不确定目标态势信息,将传统方法的二支排序结果转变为三支分类结果;可以依据目标态势信息客观地选取作战目标.     

Cholesky分解更新算法及其在多用户检测算法中的应用

对用户归—化的互相关矩阵进行Cholesky分解是解相关判决反馈多用户检测算法(DDFB)的基础。本文针对实际信道的动态性,如用户的随机接入或离开信道,研究Cholesky分解的更新算法以避免对相关矩阵的实时Cholesky分解,对算法的复杂度进行分析,结果表明,在动态信道中,更新算法可以有效地降低算法的复杂度。     

基于动态灰色多指标决策的异构网络选择

将异构网络中的网络选择转化为典型的动态多指标决策问题,提出了一种基于动态多指标决策理论和灰色关联理论的网络选择策略。在考虑用户偏好、业务应用和网络参数当前好坏程度的基础上,进一步考虑了网络参数的动态变化趋势,从而为用户提供全面的QoS保证。仿真结果表明,这种策略能为用户提供合理的接入选择。     

云计算环境下基于动态博弈论的用户行为模型与分析

云计算环境下,开放的运行环境使其面临重大的安全挑战,有效地确定不可信云终端用户并正确分析云用户的异常行为是在复杂动态环境下保证云安全的基础.提出了一种基于动态博弈的用户行为模型,通过不完全信息多阶段博弈来分析终端用户的类型,博奔时将用户的当前行动和历史行动相结合,并考虑了网络中存在的误报和漏报的情况,以加强对云终端用户...     

基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题.首先,根据直觉模糊集的几何意义,引入了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示.其次,依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度.然后计算备选方案对直觉模糊正理想方案的相对关联度度.最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程.     

利用指纹图像纹理特性的指纹识别新算法

指纹的唯一性和不变性决定了它在身份认证中的重要地位,文章在指纹的身份验证中采用一种新的算法,分两步进行特征提取和特征匹配,先提取指纹奇异点,进行粗匹配;再利用指纹的统计信息提取特征,进行进一步的匹配。     

A Granular Computing Model Based on Tolerance relation

1 Introduction Granular computing[1]is a newintelligent computingtheory and method based on partition of conceptionspace , more and more researchers pay attention to thisfield nowadays . In the course of Artifical Intelligence(AI) research,thefollowing methodis usedfrequently.Firstly, we dividedthe whole probleminto many parts .Secondly, we get the solutions for each part respective-ly.Finally,we get the solution of the whole problembyintegrating all solutions for these parts . The idea ofg…     

基于灵敏度分析的主轴热特性有限元模型修正

提出了一种基于灵敏度分析的模型修正方法。以某机床厂高精度磨床主轴系统为研究对象,通过有限元法仿真主轴系统温度场,结合试验测得几个关键测量点的实测温度,推导出修正边界条件的灵敏度矩阵,并反求出待修正参数的优化值,修正该主轴系统的热特性有限元模型。试验结果表明,基于灵敏度分析的模型修正方法经过4次迭代就能收敛到最优值,且经修正后的模型参数能使仿真的温度场最大误差从1199%减小到288%。     

存在冲突证据下的证据推理多属性决策方法

针对传统的证据推理方法对证据冲突处理能力的不足,在引入冲突参数的基础上提出了新的证据推理算法,通过证明,新算法完全满足证据合成的4个公理.基于方案集间冲突参数对决策结果影响差异最小化原则,提出了新的冲突参数优化模型,最后通过实例仿真,论证了新算法对解决证据间存在冲突时的多属性决策问题的可行性和优越性.