运动员体能训练极限负荷强度模糊估计方法

体能训练极限负荷的特征随机性很强，相关指标强度非线性、模糊性变化较大，难以准确估计极限负荷强度，为此,文中提出一种运动员体能训练极限负荷强度模糊估计方法。通过采集运动员体能训练数据进行聚类处理，并确定极限负荷强度模糊估计指标。采用模糊AHP法确定指标权重，通过一致性分析方法验证指标权重赋值结果的可信度；利用模糊综合评价法搭建负荷强度模糊估计模型，得到极限负荷强度模糊估计结果。实验结果表明，所提方法具有较高的估计准确性，指标计算误差率较低且耗时短，所得评价结果与真实评价结果拟合度较高。     

基于语义相似度的Web信息可信分析

互联网上的虚假事实陈述严重影响人们有效地获取信息,如何判定事实陈述是否可信成为一个亟待解决的问题.文中提出了一种针对事实陈述的可信判定模型MFSV.该模型针对事实陈述的特点,从互联网上搜集与待判定事实陈述相关的文本信息,度量其与对应事实陈述的语义相似度;同时,该模型考虑了相关文本信息在可信度上的差别,从受欢迎程度和重要程度两个方面度量了相关文本信息来源的可信度,并获取了相关文本信息的可信度排序;根据语义相似度以及可信度排序,衡量了相关文本信息对对应事实陈述可信判定所做出的贡献,并以此为基础实现了待判定事实陈述的可信判定.一系列的实验验证了该模型的合理性及可信判定的准确性.     

风电容量可信度研究综述与展望

风电容量可信度定义为等可靠性前提下风电机组可以替代的常规机组的容量占风电装机容量的比例,是衡量风电对电力系统充裕度贡献的重要指标。随着我国风电的大规模并网,风电容量可信度将成为电力规划中电力平衡的重要指标。综述了风电容量可信度的定义与主要计算方法,总结了风电容量可信度的影响因素,分析了风电容量可信度的变化机理,展望了未来有待进一步研究的方向。     

可信度控制下的相继开断潮流快速计算

电力系统相继开断的分析面临着维数灾和交流潮流计算量大的瓶颈,分布因子法被广泛研究以减少其计算量。但由于分布因子法忽略了非线性因素,误差不但难以控制,并随相继开断不断积累,严重阻碍其实际应用。为了使开断潮流的计算兼具分布因子法的快速性和交流潮流法的精确性,基于摄动获取的二阶灵敏度,提出分布因子法的可信度指标,并据其判断是否需要运行一次交流潮流来消除累积误差。仿真实例表明,该指标能可靠地估计分布因子法的误差,而设计的计算框架则在保证精度的基础上,提升了计算效率。     

基于信任度两次分簇过滤的协作感知算法*

为了有效解决授权频段在恶劣环境下利用率低的问题,根据一种新信任度系数提取用可靠性较好的采样值参与本地单门限能量检测,并通过新信任度系数分簇获取可靠性较好的本地感知节点本地判决结果进行量化分类,簇头将本地认知节点量化结果、簇内平均权重系数及个数传至融合中心参与协作判决给出一种新的感知算法最后,实验仿真表明,该算法可以有效消除低可靠性认知节点参与协同判决,有效的缩减感知过程数据传输开销,提高系统感知性能。     

一体化标识网络映射缓存DoS攻击防范方法研究

为了抵御一体化标识网络中接入路由器可能遭受的映射缓存DoS攻击,本文提出了一种基于双门限机制的映射缓存DoS攻击防范方法.该方法设计了一种基于迭代思想的谜题机制降低映射缓存中映射信息条目的增加速率,并采用了映射信息可信度算法识别和过滤映射缓存中恶意的映射信息条目.仿真实验与性能分析表明,该方法能够有效地抵御映射缓存DoS攻击,防止映射缓存溢出.     

水-岩作用模拟的可信度分析及其应用初探

针对水-岩作用中的不确定性现象，运用随机分析的方法对水-岩作用状况进行分析。通过本次研究的化学平衡计算与Monte—Carlo耦合程序，对某坝基两处水-岩作用状况进行了分析评价。结果表明：可信度分析在水-岩作用水文地球化学模拟中有很好的实用性和应用前景，水化学数据的不确定性对分析结果的均值和方差影响较大，而对评价水-岩状态可信度概率的影响相对较小。     

分布式系统下挖掘关联规则的两种方案

对关联规则的分布式挖掘问题进行了探讨,给出了两种实现方案。一是采用局部－局部的通信模式,各个站点的通信负载比较均衡;二是采用局部－全局的通信模式,减少了各局部站点的通信负荷,实现了各局部站点的完全异步,但对全局站点的性能要求较高。     

仿真可信度评估理论研究

总结了目前仿真可信度评估理论研究的各个方面。包括仿真可信度的目标、作用及其意义。讨论了可信度概念和性质．提出了一个可信度评估模型,并对可信度评估的方法进行了理论探讨,指出目前进行仿真可信度评估的两类方法,同时说明了它们的不足之处。这些都为更深入地进行仿真可信度评估的研览提供了理论基础。     

基于不确定性推理的个性化算法研究

远程教育系统的个性化研究是目前网络教育的重要课题,而学生模型的建立是提供个性化服务的关键。为此,本文通过采用人工智能技术,以自然频率法为基础推算后验概率,并通过与可信度方法相结合进行运算,对学生用户模型的建立提出了一种算法。