基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测

模糊支持向量机降低了传统支持向量机对异常点的敏感度,但其模糊隶属度函数对样本点的分类缺乏模糊性,影响舰船购置费预测的精度。因此,利用云理论能够科学表达模糊性的特点,设计了一种面向异常点模糊分类的云隶属度发生器;在支持向量机中引入这种云隶属度发生器,提出了一种基于云隶属度的支持向量机算法;构建了基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测模型。实验证明：该算法模糊地降低了模型对异常点的敏感度,并自适应地对支持向量约束水平进行寻优,提高了舰船购置费预测的精度。     

还原型硅钼酸盐光度法测定钢铁中酸溶硅含量的不确定度评定

测量不确定度是表征合理地赋予被测对象的数值的分散程度.据JJF1059-1999等标准要求,分析和识别不确定度来源,建立数学模型,对还原型硅钼酸盐光度法测定钢铁中酸溶硅含量测量不确定度进行评定.     

QT间期离散度与急性心肌梗死患者预后的关系

通过观察急性心肌梗死(AMI)患者QT间期离散度(QTd)变化,探讨其与临床关系。应用体表同步十二导联心电图对168例AMI患者进行心电图QTd和校正QT间期离散度(QTcd)测定,并与168例正常人做对照。结果表明:AMI患者入院后心电图的QTd、QTcd均明显长于对照组(P<0.01);室性心律失常组、心衰组、死亡组QTd、QTcd均明显长于非心律失常组、非心衰组、生存组(P<0.01);前壁组QTd、QTcd明显长于下后壁组(P<0.01);AMI组中QTmax存在于梗死或缺血区导联163例,占97%。AMI中发生室性心律失常组QTd增加均>60 ms,其中6例室颤QTd均>100 ms。综上得出结论:AMI患者QTd、QTcd明显延长,为AMI发生室性心律失常、心力衰竭和猝死简单而实用的重要预测指标。QTd>60 ms可以作为预测心肌梗死患者发生室性心律失常的指标,而QTd>100 ms是识别高危心律失常的敏感指标。     

混合连接广义合作网络的度分布分析

提出了一个合作参与者数T是随机变量的广义合作网络模型,新参与者以概率p随机选择T-1个合作者,以概率1-p择优选择T-1个合作者。通过节点度变化满足的马尔可夫性质,利用马尔可夫链的方法和技巧得到了度分布的精确解析表达式。概率p的取值决定了此广义合作网络的无标度特性,当p<1时是无标度网络,且标度指数是参数p的函数。     

三峡库区生态屏障范围界定

为有效保护三峡库区生态环境,应在库区175m淹没线以上建立生态屏障区。本文针对生态屏障的内涵及其具有的功能,提出了具体的生态屏障界定标准并建立了数学模型,提出了生态屏障建设相对适宜度。以忠县洋渡镇作为实例,利用Grid-Xinanjiang产流模型,计算研究区域内各网格单元的产流开始时间;利用网格水滴汇流模型,统计研究区各网格单元到达库区175m淹没线的汇流时间;利用收集到的地形、地貌和土地利用等资料统计研究区各单元的地形起伏、土壤质地、生态屏障投资费用等情况,在此基础上得到了洋渡镇生态屏障建设相对适宜度分布情况。通过计算缓冲区情景与高程情景下不同阈值的生态屏障平均相对适宜度变化曲线,确定了相应情景的生态屏障范围阈值;并通过对比2种阈值的生态屏障范围与适宜度的分布图,认为高程情景优于缓冲区情景。     

实时响应物联网中基于查询的数据转发方案

在许多基于传感器网络技术的物联网应用中,用户需要快速的查询响应,比如智能交通物联网应用中,行驶在路上的司机即时查询附近的空停车位信息.如何为此类物联网设计一种符合传感器网络特性(如能量有效等)的快速数据转发方案是一项重要的挑战性工作.已有的传感器网络实时数据转发协议大都因未解决好转发断路带来的额外开销、孤立节点处理耗时、难以适应网络拓扑动态变化等关键性问题而未取得理想的实时性效果.为此,该文提出一种新的基于查询的快速数据转发方案,利用查询消息为每个传感器节点建立最快速的数据转发路径(有向无环图),此外文中给出的综合路径代价模型可以均衡网络能量和减少网络拥塞延时,最后设计了贪婪的分布式数据转发算法及其改进算法,并用仿真实验验证了该方案的有效性和高效性.     

γ谱仪测量^109Cd的影响因素研究

不确定度分析是实现放射性活度测量质量保证的重要方面．本文对谱仪测量工作中影响加。Cd比活度的因素进行了研究与分析,为γ能谱分析工作及放射性活度测量中不确定度评定提供有益借鉴．     

网络自然密度社团结构模块度函数

针对常用的NG模块度存在分辨率限制,不能识别小于一定规模的社团的问题,提出了网络自然密度的定义,用以衡量网络的连接紧密程度,在此基础上构造了密度模块度函数来评估社团结构的划分;进一步分3种情况证明了密度模块度函数,克服了NG模块度函数的分辨率限制问题;最后通过人工网络和经典现实网络验证了密度模块度函数的有效性。     

基于贝叶斯理论的不确定度评定

传统的测量不确定评定是A类、B类评定,与这两类评定方法不同,提出了一种基于贝叶斯理论的测量不确定度评定方法.此方法综合了历史信息和当前样本信息,通过建立贝叶斯模型得出后验分布,从而进行测量不确定度评定.通过实例说明,贝叶斯评定比A类评定更为合理.     

圆柱共形全向微带缝隙天线阵的设计

该文设计了一种圆柱体表面共形的全向微带缝隙天线阵.该天线采用低剖面缝隙天线作为阵列单元,利于实现共形;采用H形缝隙对天线单元进行小型化设计,以实现较小间距的组阵,从而获得较好的方向图不圆度.对提出的天线进行仿真设计及优化,获得了5.35％的相对带宽,仿真增益达到4.2dBi,H面不圆度≤1.5dB.