融合裕度和否决权的案例相似度量方法

现有相似度量方法未考虑关键属性的否决作用与虑属性值裕度对案例推理的影响。为此,提出一种新的案例相似度量方法。定义属性值裕度和关键属性否决权,采用布尔函数、熵值理论和Composite策略等数学理论和分析工具,设计否决权和裕度属性的相似度量公式,给出先局部后全局的合并策略。实例结果表明,该方法在保证相似度量效能的前提下,能提高案例相似度量的分辨率。     

基于双阈值的具有记忆功能的自适应模拟退火算法

讨论传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细分析它存在的局限性,简单叙述模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出该算法的可行性改进方案。提出一个改进的模拟退火算法。在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的。     

原位复合钛酸铅/镍(铅)铁氧体复相粉体的制备研究

利用sol-gel法并通过原位复合方法制备了具有铁电性能的PbTiO3和具有铁磁性能的NiFe2O4和PbF12O19多相复合体系陶瓷粉体。利用XRD、SEM对多相复合体系的物相结构和形貌等进行研究。结果表明，在700℃以上则形成铁电（PbTiO3）/（NiFe2O4和PbF12O19）三相复合体系。热处理温度对多相复合体系晶相的形成和生长产生关键性作用，多相复合共存体系中形成的晶相多以固溶体存在，各固溶晶相的晶格常数随固溶量的不同而不同。     

用落锤冲击试验机确定隔振器冲击刚度的新方法

落锤试验方法,因装置结构简单,操作方便,现已成为在隔振器冲击性能研究领域中重要的手段。介绍一种确定隔振器冲击刚度的新方法——波形组合法。该方法认为,尽管冲击过程中存在着“回弹”,波形成为断续的脉冲,但质量块在空中运动中能量损失很小,可以用适当的方法把它们组合成连续波形,以致我们可以用成熟的振动分析技术进行数据处理。还介绍了用函数分解法帮助提取畸变波形中冲击性能参数的方法。     

连续酸洗生产线钢卷数据跟踪的HMI设计

阐述了在酸轧联机后连续酸洗生产线的钢卷数据跟踪的设计，分别从HMI—INTOUCH软件的选用、生产线AB区数据跟踪的实现、动画实现的意义及HMI在机组上的成功应用逐一介绍。     

强化产学研结合 加快技术创新

分析了目前我国技术市场的发展趋势,通过产学研结合过程中一些例子说明了产学研结合在技术创新中的作用,并论述了加快产学研结合的方式方法。     

On optimal pairwise linear classifiers for normal distributions: the d-dimensional case

We consider the well-studied pattern recognition problem of designing linear classifiers. When dealing with normally distributed classes, it is well known that the optimal Bayes classifier is linear only when the covariance matrices are equal. This was the only known condition for classifier linearity. In a previous work, we presented the theoretical framework for optimal pairwise linear classifiers for two-dimensional normally distributed random vectors. We derived the necessary and sufficient conditions that the distributions have to satisfy so as to yield the optimal linear classifier as a pair of straight lines.In this paper we extend the previous work to d-dimensional normally distributed random vectors. We provide the necessary and sufficient conditions needed so that the optimal Bayes classifier is a pair of hyperplanes. Various scenarios have been considered including one which resolves the multi-dimensional Minsky’s paradox for the perceptron. We have also provided some three-dimensional examples for all the cases, and tested the classification accuracy of the corresponding pairwise-linear classifier. In all the cases, these linear classifiers achieve very good performance. To demonstrate that the current pairwise-linear philosophy yields superior discriminants on real-life data, we have shown how linear classifiers determined using a maximum-likelihood estimate (MLE) applicable for this approach, yield better accuracy than the discriminants obtained by the traditional Fisher's classifier on a real-life data set. The multi-dimensional generalization of the MLE for these classifiers is currently being investigated.     

基于置信度的手写体数字识别多分类器动态组合

多分类器组合利用不同分类器、不同特征之间的互补性，提高了组合分类器的识别率。传统的组合方法里，各分类器在组合中所承担的角色是固定的，而实际应用中，对于不同的测试样本，每个分类器识别结果的可信度是不同的。该文根据分类器置信度理论，提出了各类别的置信度。用测试样本自身的置信度信息实现分类器的动态组合，并把这种动态组合方法具体应用到手写体数字的识别。这种方法还可以在不影响已有数据的情况下添加新的分类器进行组合。     

基于Multi-Agent的分类器融合

针对决策层输出的分类器融合问题，该文提出了一种基于Multi-Agent思想的融合算法，该算法将分类器融合问题建模为人类发源地问题，通过引入决策共现矩阵，并在智能体之间进行信息交互，从而利用了分类器之间的决策相关信息，算法根据在融合训练集上得到的统计参量，指导各个智能体向不同类别溯源，并通过智能体之间的信息交换改变溯源概率，最终达到群体决策，得到决策类别，本文在标准数据集上对该算法进行了实验研究，通过与其它一些融合方法的比较，得出在用于融合的分类器较少时，该算法得到比其它方法更低的分类错误率，其空间复杂度相对BKS方法较小，实验证实，该算法是收敛的。     

Neural networks of data inhibiting long memory pattern

We experiment with three neural network models for forecasting to better understand the performance of neural networks for the case when the data exhibits a long memory pattern. To obtain the optimum networks, the effect of network characteristics such as the training parameters, the number of hidden layers, and the testing and training percentages are simulated. The third model, which consists of a combination of individual time series forecasts, provides superior results.