基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法.将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法.选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型.通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑.模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.     

基于Bernstein函数类的Bezier曲面类栽

为了进一步丰富Bezier曲面理论,以及克服原有Bezier曲面理论中的一些不足,在梁锡坤提出的Bernstein函数类的基础上,对基于该类函数的Bezier曲面类的生成方法进行了研究.并给出了两种具体的Bezier曲面类曲面,这两种曲面是基于有理形式调配函数,即RB函数的实用曲面,称之为RB曲面和附权RB曲面.重点研究了RB曲面和附权RB曲面的表示方法和有关性质,同时还分析了这两种曲面之间以及与Bezier曲面之间的关系.得到了较好的结果,使Bezier曲面理论更加完善.     

扭曲的涡旋光束在海洋湍流中的传输因子

基于扩展惠更斯-菲涅尔原理和维格纳分布函数(Wigner distribution function,WDF)二阶矩,推导了部分相干扭曲涡旋光束(partially coherent twisted vortex beam,PCTVB)在海洋湍流中传输时的M2因子和角扩展θ(z)。通过数值模拟方法详细研究了海洋湍流对光束M2因子和角扩展θ(z)的影响,结果表明温度方差耗散率ΧT和温度盐度贡献比w越大、动能耗散率ε和各向异性因子ξ越小时对PCTVB的M2因子和角扩展θ(z)的影响越大。此外研究发现,相较于非扭曲涡旋光束(PCVB),PCTVB有更好的抗海洋湍流的能力,且增大拓扑荷数m以及扭曲因子绝对值｜μ｜后,PCTVB的M2因子和角扩展θ(z)显著减小,光束的抗海洋湍流能力增强。并且增大束腰宽度w0和波长λ,以及减小初始相干长度δηη(η=x,y)同样可以增加光束抗海洋湍流的能力。本文的数值研究结果对海洋光通信具有重要意义。     

电子元器件镍金复合镀层厚度测试方法研究

目前,电子元器件复合金属镀层厚度的测量主要采用具有破坏性的金相切片法,该方法会对样品造成不可逆损伤。鉴于此,该文提出先培养基片,再通过X射线荧光测厚仪测量复合镀层厚度的基于过程工艺控制的无损检测法,并探究双层和三层镍金复合镀层结构,得到内层镀层对外层镀层测量的影响因子,并研究其测量误差。实验结果表明:该培养基片法在不破坏样品的情况下实现电子元器件复合金属镀层厚度的精确测量,为电子元器件生产过程中复合镀层厚度的控制提供技术支持,进一步完善电子元器件镀涂工艺。     

图的正交(g,f)-因子分解

设ｇ和ｆ分别是定义在图Ｇ的顶点集合Ｖ（Ｇ）上的整数值函数且对每一个ｘ∈Ｖ（Ｇ）有２≤ｇ（ｘ）≤ｆ（ｘ）．证明了若Ｇ是（ｍｇ＋ｍ－１,ｍｆ－ｍ＋１）—图,则对Ｇ中任意一个给定的有ｍ条边的子图Ｈ,Ｇ有一个（ｇ,ｆ）—因子分解与Ｈ正交．     

B样条类曲线及其在曲线参数化中的应用

从B样条基函数出发,通过参数变换,导出B样条函数类的概念,讨论了它们的性质.给出B样条类曲线和附加权因子的B样条类曲线的理论,研究了它们与B样条曲线的关系.提出B样条曲线重新参数化因子的概念,探讨通过基函数的重新参数化实现B样条曲线的重新参数化的方法.结果表明,该方法具有较好的通用性以及计算简单、便于操作等特点.     

试谈粒子群算法

粒子群算法、蚁群算法以及人工蜂群算法等都是智能型算法,这些算法通过对生物种群寻找食物过程的模拟,从而提出了一种人工寻找最优解的模拟算法.粒子群算法和蚁群算法在科研领域和工程领域都有广泛的应用,都用于解决最优解的问题.尽管粒子群算法已不是什么新算法,但仍然有应用价值和研究价值,因此经过对粒子群算法研究之后,从以下几个方面对粒子群算法进行了综述.在介绍了粒子群算法的基本概念之后,介绍了粒子群的应用和不足之处,给出了粒子群算法两个重要参数.