FO-CA:一种基于距离差异度组合权重的多属性数据分类方法

为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。     

刷任务：在无聊与微奖励中摇摆

再新鲜迥异的游戏元素也经不起无节制地重复挖掘索取,然而开发者却无时无刻不在寻求这种低成本的制作行为。在相对长的体验周期里,游戏如果不能提供足够的差异化支撑内容,就只能向既定存在的原内容做多次再利用,以此回避可再探索新资源的匮乏。     

网络教学协同学习能力培养及其评价体系

网络背景下课堂教学配合网络学习成为新的教学模式。如何加强网络学习交流活动,注重协同学习能力培养,是受到普遍关注的问题。文章从加强交流协作,注重能力培养出发,探讨协同学习的内涵以及协同学习环境的设计策略。阐述如何采用二级综合评判模型,根据协同学习评价指标以及各指标权重,对各个指标数据进行统计分析,得到评判结果的评价体系。     

研祥：差异化创新

上个世纪90年代,国内的工控机市场一直被欧美厂商所垄断,国内厂商毫无优势,1993年成立的研祥正是诞生在这样的背景下。通过以创新为核心的快速发展,创立了全部自主知识产权和自主品牌“EVOC”的特种计算机产品;建成了中国最大的特种计算机研究、开发、制造、销售和系统整合于一体的高科技企业,很快成为高科技行业的领军企业;2003年研祥智能在香港上市,是大陆同行业第一家上市公司。遍布全球的分公司及办事处达到49家、4个研发中心和1个欧洲技术中心。     

一种权重融合模型的物联网频谱分配方案及其免疫实现

采用认知无线电技术, 设计了一种空闲频谱资源选择排序方法。在进行频谱选择时, 提出了一种无偏好信息的主客观权重融合方法, 提高权重设置的合理性, 并将求解权重转换为一个最优化问题, 通过免疫优化算法进行求解。实验结果表明, 该算法可以有效选择满足物联网节点传输需求的频谱, 并具有较高的网络吞吐量。     

基于MDP方法设计的PID控制器在吹塑机中的应用

塑料薄膜制造中吹塑机的张力控制是决定塑料薄膜厚度、强度和质量的一个重要因素。针对吹塑机的张力控制系统的一阶积分时滞模型,提出一种新的基于MDP方法的PID控制器。基于一个假设,即多主导极是正的、稳定的,并且过程控制系统无振荡,同时需要假设非主导的极点或者零点对控制过程的影响不显著。为了提高伺服性能,降低超调量,在PID控制结构中使用了设定点权重参数。控制过程简洁,控制器参数以表达式的形式给出。仿真案例实验结果表明,设计具有良好的追踪性能和调节性能,并且鲁棒性良好,适用于张力控制。     

聆听民声，当从差异化起步

早在2012年,部分安防企业就已经开发出了颇具民用特色的安防网络高清安防摄像机,如MOBOTIX的分体式摄像机;但国内民用市场的早期市场,以外商走在技术的前沿,而国内企业仍是在打造中低端产品,通过通用型来切入民用市场。此种不明确的市场导向,让国内安防企业一度被动。     

未确知均值聚类

利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRIS数据检验表明,未确知均值聚类算法误判样本数少、收敛速度快、鲁棒性好,是一种实用、有效的无监督聚类算法。     

多拓扑路由实现IP网络区分服务的优化算法*

在IP网络使用多拓扑技术对不同业务区分服务和路由优化的背景下,提出一种改进的链路权重优化启发式算法,在一定条件下以一定概率接受非可行解,从而引入松弛机制扩大候选解范围,避免搜索陷入局部最优。在仿真中将所提出的算法和已有算法进行了比较,结果证明该算法能够为每个高优先级需求的服务层协定（SLA）提供保证,有效降低全网总时延或提高网络吞吐量。     

多目标灰色局势决策方法研究

在传统灰色局势决策的基础上,探讨了评价信息为区间灰数的情况,给出了多目标灰色局势决策问题确定目标权重的优化模型.首先考虑不同目标下各局势效果测度与正理想效果测度、负理想效果测度的偏差建立优化模型,获得各局势的理想目标权重;再从全局考虑建立二次规划模型,通过协调权向量获得灰色局势决策各目标的最佳综合权重向量.利用区间灰数可能度公式对每个事件的局势进行排序,获得最优局势,从而进一步完善了传统的灰色局势决策理论和分析方法.最后通过实例验证了该模型的有效性和可行性.