基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。     

基于多种信息组合模式的非负矩阵分解链路预测模型

针对基于拓扑结构相似性的链路预测算法中网络稀疏性和噪声问题,提出一种基于非负矩阵分解的链路预测模型。该模型从微观与宏观两个层面出发,融合网络内部和外部的辅助信息,减轻了网络稀疏性造成的影响,提升了算法预测的整体性能。提出的三种信息组合模式体现出宏观与微观角度下的信息融合策略。在13个真实网络数据集上的实验结果展示了算法预测性能上的优越性。     

考虑非支持性评论的网络谣言传播模型

针对现有谣言传播模型尚未分析非支持性评论对网络谣言传播的影响,提出一个引入带有非支持性评论的谣言传播者的SII_CR₁R₂（Susceptible-Infected-Infected with non-supportive comment-Removed1-Removed2）网络谣言传播模型。首先,对模型进行稳态分析,以证明无谣言平衡点和谣言传播平衡点的稳定性;其次,通过数值仿真验证理论成果,并分析非支持性评论率、恢复率、传播率和非支持性评论的说服力对网络谣言传播的影响。分析结果表明：提高非支持性评论率对网络谣言传播具有抑制效果,但是该效果受到恢复率的影响,而增强非支持性评论的说服力和降低传播率均能有效降低网络谣言的影响范围。基于WS（Watts-Strogatz）小世界网络和BA（Barabási-Albert）无标度网络进行模型仿真,仿真结果证实了非支持性评论能够抑制网络谣言传播;最后,根据分析结果提出相应的谣言防控策略。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。     

基于监督机器学习的车载协作通信中继选择

为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57％,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60％,能明显提高中断性能.     

基于表示学习和深度森林的长链非编码RNA编码短肽预测模型

长链非编码RNA（lncRNA）中的小开放阅读框（sORFs）能够编码长度不超过100个氨基酸的短肽。针对短肽预测研究中lncRNA中的sORFs特征不鲜明且高可信度数据尚不充分的问题,提出一种基于表示学习的深度森林（DF）模型。首先,使用常规lncRNA特征提取方法对sORFs进行编码;其次,通过自编码器（AE）进行表示学习来获得输入数据的高效表示;最后,训练DF模型实现对lncRNA编码短肽的预测。实验结果表明,该模型在拟南芥数据集上能够达到92.08%的准确率,高于传统机器学习模型、深度学习模型以及组合模型,且具有较好的稳定性;此外,在大豆与玉米数据集上进行的模型测试中,该模型的准确率分别能达到78.16%和74.92%,验证了所提模型良好的泛化能力。     

NVRC:一种面向NVM的写限制日志方案

非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)具有支持按字节寻址、持久性、存储密度高、读写延迟低等特点,因此成为解决DRAM(Dynamic Random Access Memory)容量有限问题的首选技术。随着数据库系统中NVM的引入,传统的日志技术需要考虑如何适应NVM特性。首先总结了已有的面向NVM的日志技术研究,进而提出了一种尽可能限制NVM写操作的数据库日志方案NVRC(Non-Volatile Record-updating with Cacheline)。文中提出了结合异地更新和原地更新的日志管理方案。具体而言,NVRC在异地更新的“影子记录”的基础上,引入了“缓存行原地更新”策略,并通过代价分析选择合理的日志更新策略,从而减少对NVM的写操作。采用DRAM模拟NVM的方式在YCSB测试负载上进行了实验,并对比了NVRC与传统的WAL(Write Ahead Log)以及NVM感知的PCMLx(PCMLoggingx)方法。结果表明,NVRC的NVM写次数在修改均匀的情况下比WAL和PCMLx分别减少了54%和17%,同时更新性能分别提升了59%和10%。     

非自衡化工生产过程的PID控制解析设计

针对非自衡化工过程难以控制及所得控制器参数调节无规律可循的问题,为提高过程控制品质,通过设计跟踪给定值控制回路和抑制干扰控制回路来实现非自衡化工过程的控制;利用最优控制理论、Taylor近似,设计得到的跟踪给定值控制器和抑制干扰控制器其PID参数可解析给出,每个控制器只有唯一的调节参数且两个回路的参数调节相互独立,最后定性分析了闭环控制系统的稳定性,仿真结果表明基于该控制系统可有效实现非自衡化工过程的控制。     

基于GPI观测器的Buck型变换器趋近律控制

针对Buck型变换器中存在的匹配和非匹配扰动,提出一种基于广义比例积分观测器(GPIO)和增强型变速趋近律的控制方法;首先,设计广义比例积分观测器来估计匹配和非匹配扰动,并将估计值引入控制器中进行前馈补偿;同时,构造了基于双曲正切型函数的变速趋近律,可以缩短系统状态的到达时间,并减小在滑动阶段的抖振现象,并与广义比例积分观测器结合,使系统具有良好的抗干扰性能和跟踪性能;最后,证明了观测器的收敛性和闭环控制系统的稳定性,并通过仿真验证该方法可以有效地抑制扰动带来的影响,提高整个系统的抗干扰性能。     

变化环境下设计洪水计算方法研究——以辽宁省为例

针对气候变化及人类活动影响下流域水循环及其伴生过程发生改变、水文非一致性增强以及原有设计洪水计算方法已不能满足水利工程规划设计及防洪减灾的突出问题,以辽宁省为例,开展了变化环境下设计洪水计算方法研究。采用皮尔逊Ⅲ型、波尔Ⅻ型等10种频率分布曲线进行配线,确定了适合辽宁干旱半干旱地区的波尔Ⅻ最优线型,且辽西22站拟合度均在0.95以上;基于GAMLSS模型,建立了考虑气候变化的辽宁省设计洪水计算非一致性模型,该模型能够反映变化环境对设计洪水的影响;基于近20 a数据,完善了辽宁省无(缺)资料地区设计洪水计算方法,完善后的计算方法的计算成果精度更高。研究成果已在辽宁省水利工程规划设计中得到了应用,并在松辽流域部分地区得以推广,对其他地区设计洪水的计算也有参考价值。