数据挖掘预测模型在脑损伤患者认知功能康复中的应用

为了更好地预测后天性脑损伤ABI(Acquired Brain Injury)患者认知功能康复的影响因素,提出基于决策树(DT)、多层感知器(MLP)和广义回归神经网络(GRNN)的三种预测模型。借助于10折交叉验证测试算法,通过专一性、灵敏度和精度分析以及混淆矩阵分析对模型的性能进行测试,从而获得新的知识以评估和改善认知功能康复过程中的有效性。实验结果表明,基于DT的模型的模拟结果明显比其他模型更为优越,预测平均精度可高达90.38%。     

一种广义分子计算模型及其在 NP问题中的应用

目前各种分子计算模型多基于生物技术,求解一个问题的分子计算机算法很难不作修改地应用于其他类似的问题,尚不似传统计算机般通用。为此,提出一种基于图灵机的广义分子计算模型,其由一台单带图灵机、一条单向只写带和一条工作带组成,通过只写带与工作带之间特殊的映射函数实现并行的同时读、写操作。实验说明了该模型能够在多项式时间求解NP完全的满足性问题（SAT）,比现有分子计算模型在计算准确性和通用性上存在明显优势。     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

一类多时变时滞T-S模糊广义系统的容许控制

研究了一类具有多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许控制问题。首先,给出了多时变时滞的T-S模糊广义系统数学模型,并且利用Lyapunov稳定性分析方法,得到了多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许的一个充分条件,所得的结果对时变时滞的变化率没有限制。该充分条件可以通过严格线性矩阵不等式来求解。然后基于所给出的容许性定理,提出了状态反馈控制器的设计方法.最后,使用算例说明了所给方法的可行性和有效性。     

客运专线修建后城际旅客出行方式选择的变化

在分析影响旅客出行方式选择行为因素的基础上,根据Logit模型,选择经济性、快速性、方便性、舒适度、安全性为5个衡量指标并建立其广义费用函数,推导出客运专线修建前后城际旅客对各出行方式选择变化的计算模型,利用相关研究结果和极大似然估计法,确定模型参数。最后以郑西客运专线为例进行了模拟计算。结果表明,客运专线的技术经济特征决定了其能够给城际旅客带来较高的效用,客运专线修建后,选择铁路出行的城际旅客比例将大大提高。     

广义斐波拉契数列的一些性质

将斐波拉契数列进行推广,取u1=a,u2=b,(a,b为任意实数),得到更广泛的数列——广义斐波拉契数列,并推导出关于广义斐波拉契数列的一系列性质。     

一类广义中心(反)对称矩阵奇异值分解及其算法

研究了具有中心对称结构矩阵的奇异值分解,矩阵的奇异值分解公式及Moore-Penrose逆的快速算法,能极大地节省求该类矩阵奇异值分解和Moore-Penrose逆时的计算量和存储量。     

变破产下限广义双Poisson风险模型的破产概率

研究了广义双Poisson风险模型在假定变破产下限时的破产概率,得出破产概率所满足的不等式,且研究了当破产下限f(t)为线性函数时,破产概率所满足的不等式和破产概率的具体表达式.     

低分辨率人耳图像识别方法研究*

针对人耳识别中存储量和计算速度的要求,同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题,探讨了低分辨率人耳图像识别性能,给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解,然后对每一层图像应用广义判别分析方法（GDA）提取特征,最后计算样本间的余弦距离,通过阈值法分类识别。实验结果表明,当人耳图像分辨率降低为36×24时系统识别性能最好,满足实时生物识别系统的要求。     

标准模型下基于身份的广义签密方案*

首次对标准模型下基于身份广义签密体制进行了研究。利用双线性对,提出了基于身份的广义签密方案, 并在标准模型下证明了方案的安全性。结果表明,方案的保密性在DBDH假设下是适应性选择密文攻击下不可区分的,在CDHP假设下方案是适应性选择消息攻击下存在性不可伪造的。与其他两个基于身份广义签密方案相比,本方案效率较高,且是在标准模型下可证明是安全的。