民航安全词典构建研究

针对航空安全报告中结构化属性和非结构化属性共存、人工分析耗时耗力的现状,本文提出结合领域专家知识,采用基于切分单元的最大匹配算法得到候选集,利用互信息对其进行筛选,建立了专用的航空安全词典.为进行更进一步的数据分析、数据挖掘和识别隐藏在航空安全数据中未知的、潜在的问题、提高航空安全性能提供了基础.     

基于.NET构件模型的动态监管系统的设计与实现

在对微软的.NET构件模型进行了充分研究后,利用该模型以及现有的网络、硬件资源、信息资源及手持移动终端.在此基础上建立简洁高效、结构合理的三层结构应用系统,实现对企业的动态监管,使得对信息的管理更加及时、高效.该系统由业务外观层、业务逻辑层及数据访问层组成,具有很高的安全性、可靠性和实用性.     

检验门限协整模型中的线性协整

考虑门限协整回归模型中线性的检验问题.在原假设为线性协整的条件下,构造TSupLM(supremumLagrange multiplier)统计量,并给出了极限分布.Monte Carlo实验研究了SupLM检验的有限样本性能,结果表明SupLM检验不受回归误差的序列相关性影响,也不受广义的自回归条件异方差GARCH(generalized autoregressiveconditional heteroskedastic)的影响.应用SupLM检验方法检测美国国库券收益率之间的关系,结果表明不同到期时间的国库券收益率之间存在门限协整关系.     

海量层次信息的Focus+Context交互式可视化技术

综述了海量层次信息可视化与Focus Context技术的相关工作,针对海量层次信息可视化的交互问题,在嵌套圆可视化技术的基础上提出了基于上下文感知的Focus Context交互式可视化技术.首先,基于外切圆排列方法提出对圆心进行三角网格剖分的方法,为变形计算建立上下文;然后,针对变形计算前后上下文一致性问题,在三角网格邻居跟踪方法的基础上,提出了用于同层兄弟节点上下文感知的外切圆变形排列方法,以及用于父子节点上下文感知的嵌套圆迭代排列方法.实验结果表明。上述方法在实现焦点突出的鱼眼视图的同时,能够有效地解决Focus Context交互式可视化的上下文感知问题.上述方法应用于文件系统海量层次信息的交互式可视化问题,提供了交互式可视化工具.     

基于分解协调的空间分布系统的模糊控制

为解决多控制源空间分布系统的控制问题,在以往文献提出的空间模糊控制器的基础上,提出一种基于空间分解、局部协调的空间模糊控制策略,针对多控制源设计了具有协调功能的空间模糊控制器.以三区快速加热化学气相沉积反应器系统为例,对所提出的控制方法进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法能取得更好的空间均匀性.     

基于RBFNN的烧结矿FeO含量预报系统研究

针对烧结矿FeO含量存在的非线性、随机性和不确定性的特点,提出了基于RBF神经网络的FeO含量测量模型,将烧结断尾图像特征和主要操作工艺参数等多种数据进行融合,对FeO含量进行在线预报,并开发了"烧结矿FeO含量在线智能检测系统".应用表明该模型计算量小、精度高,算法实用简单,达到了理想效果.     

基于自注意力机制和CycleGAN的高分三号ScanSAR图像的扇贝效应抑制

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1 m的C波段 多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR) 卫星,其中扫描 式合成孔径雷达(scan synthetic aperture radar,ScanSAR)模式是高分三号卫星重要的工 作模式之一,由于该模式的工作机制导致生成的图像可能发生扇贝效应,一般呈现为明暗相 间的条纹。本文针对高分三号卫星ScanSAR模式下存在的扇贝效应,提出自注意力机制与循 环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN)结合的模型对Scan S AR图像进行处理,从而抑制扇贝效应产生的条纹现象。本文所示方法与传统扇贝效应抑制方 法和深度学习相关算法进行比较,并通过亮度均值、平均梯度等指标进行分析。实验结果表 明,本文方法可以对高分三号ScanSAR图像存在的扇贝效应进行较好的处理,有效抑制图像 的条纹现象,使得图像质量得到提升,具有较大的实用意义。     

带有资源约束的模糊DEA线性生产博弈模型及分配

Owen线性生产博弈假设生产技术和资源的边际贡献固定不变,但实际上,生产技术和资源边际贡献并非固定不变而是随生产改变.基于此,为了刻画具有模糊性和动态性的生产过程,提出模糊DEA线性生产博弈.首先构建2种合作水平(同时共享技术和资源、仅共享资源)、3种资源类型(最低资源、最佳资源、有效资源)和2种收益角度(乐观、悲观)构成的复杂生产模型,并通过上述3种因素解释合作生产具有互利性,资源带来的收益具有“先增后平”的变化趋势以及可能获得的最大收益区间;然后,利用α-核心求解此博弈,在特定情况下无需利用对偶理论即可得到α-核心分配,从而简化了计算步骤;最后,通过解决云服务虚拟机转化过程中建模和收益分配问题表明所提出模型和方法的实际意义与理论价值.     

基于标签传播算法的电网主动解列断面快速定位方法

传统的失步解列控制无法适应多变的运行方式和复杂的失稳模式,实现数据驱动的电网主动解列断面快速定位具有重要意义。为此,结合复杂网络社团检测理论和电气距离,提出一种基于标签传播算法的主动解列断面快速定位方法。基于等值两机系统联络断面电气距离对振荡中心位置有主要影响的机理,依据支路导纳建立图数据的相似性权重矩阵。根据同调机群在线辨识的分群结果标注同步发电机节点的类别标签。使用基于调和函数的标签传播算法对未标注节点进行半监督节点分类,不同类节点之间的边即所定位的解列断面。通过IEEE118节点系统算例和东北电网实际系统的仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。该方法的计算速度非常快,具有较好的工程实用价值。     

基于多源信息的全局滤波器剪枝

针对现有神经网络剪枝方法未全面评估滤波器的重要性以及跨层滤波器的重要性间存在一定差异的问题,提出了一种基于多源信息的全局滤波器剪枝算法,建立了特征和权重信息间的连接.首先,根据特征信息较为丰富和权重信息受数据噪音影响低的特点,分别以特征间相关性和权重熵来评估滤波器的相对和绝对重要性.然后,将每层中不同压缩比例的滤波器看作一个整体,评估其对模型的全局重要性,按照压缩需求跨层剪掉模型中最不重要的部分.最后,采用知识蒸馏的方式来恢复剪枝后模型的精度,不依赖其他数据集就能完成模型的压缩与微调.为了验证所提方法的适用性,针对DeepLabV3、DABNet和U-Net网络在三个语义分割数据集上进行了大量的实验.也针对多种深度的ResNet网络在图像分类数据集上进行了验证.实验结果表明,通过多源信息可以更精确的评估单层中滤波器的重要性,通过全局重要性来指导跨层剪枝可以使模型的关键信息损失降到最低.