支持向量机多分类问题研究

支持向量机是典型的两类分类方法,如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点,利用标准数据集对多类支持向量机的速度和精度两方面进行试验分析。研究表明,对于大规模的多类分类问题,有向无环图简单易行,具有理想的训练速度与精度,具有一定的参考价值。     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

基于量测数据质量的低压台区拓扑识别结果可信度评价

在没有先验拓扑连接关系的情况下,基于数据分析法的低压拓扑识别准确率无法量化评估.为此从数据分析法所需的量测数据质量着手,提出了一种根据高级量测体系(AMI)量测质量评价出数据分析法识别结果可信度的方法.首先,通过剖析基于二次规划的数据分析法的工作原理,推导数据质量对识别准确率的影响机理.其次,从数据完整性、数据差异性和数据时间尺度3个方面出发,建立与识别准确率关联的数据质量评价模型,量化了所需数据的质量.然后,以数据质量评价分数和相应的拓扑识别准确率为训练样本,搭建可根据AMI量测质量评价出数据分析法识别准确率范围的模型.最后,以中国广东省3个典型低压台区的数据构建测试集,验证了所提模型的有效性和实用性.     

Retrofitting of pedestrian overpass by Truss-Z modular systems using graph-theory approach

Installing pedestrian ramps is a common improvement towards a barrier-free environment. This paper introduces a graph-theoretical method of retrofitting of a single-branch Truss-Z (TZ) ramp in a constrained environment. The results produced by this exhaustive search method are usually ideal and better than those produced previously with meta-heuristic methods.A large case study of linking two sections of the Hongo Campus of Tokyo University using an overpass in an extremely constrained environment is presented. TZ modules with 1:12 (8.3%) slope are used, which is allowable in most countries for ramps for self-powered wheelchairs.The results presented here are highly satisfactory both in terms of structural optimization and aesthetics.Visualizations of the TZ ramp system, composed of 124 units, are presented.     

基于有向图的静止气象卫星故障检测模型

为解决基于卫星单个遥测值超限进行报警的方法会引起故障的误报和漏报这一问题,提出一种基于有向图的静止气象卫星故障检测模型。定义组合条件报警故障知识规则的描述方法和故障知识库,能够同时对卫星多个通道的遥测值进行综合分析与诊断,提高故障的诊断效率;基于有向图实施卫星故障的自动检测,省去关联故障的判别工作,减少冗余告警,提高故障检测的正确性。实际业务运行结果验证了该模型的可行性与有效性。     

基于连通度算子的系统漏洞风险评估

为对安全漏洞的风险进行量化评估,提出一种基于连通度算子的漏洞风险评估方法。通过构建的漏洞攻击图对漏洞的利用关系进行定量分析,并提出两种连通度算子,对漏洞间的连通度进行计算,实现对漏洞自身风险和传播风险的量化分析;在此基础上提出风险评估算法VREA-CO,对系统漏洞的全局风险进行评估,评估结果能够帮助管理者确定关键漏洞,提高安全管理的效率。实例分析结果表明,该方法是可行有效的。     

基于网络图的产品生产、运输、定价综合决策模型

针对大型垄断厂商在商品生产、运输、定价决策中独立考虑生产定价和运输两个环节的弊端, 提出一种将产量决策、运输决策和定价决策3 个环节作为一个系统进行考虑的综合决策模型. 借助利润网络图, 构建同时考虑生产及运输成本以及市场需求的商品生产、运输和定价综合决策模型, 并探讨模型的解法及其理论基础. 通过给出的应用案例表明, 相比传统决策模型, 利用综合决策模型可以提高15.50% 的利润.

     

基于图变换的图像压缩采样与分类

提出一种基于图论表示的正交变换基,并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类.首先,充分利用图像的边缘特性和像素关系,给出一种图像的图论表示方法;然后,通过图Laplacian矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基,由此得到图像的图变换域稀疏表示;最后,利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试,不仅保持了与原空间相当的分类精度,还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.     

基于图刚性的无线传感器网络定位新算法

针对分布式 MDS-MAP 算法的不足,提出了一种基于图刚性理论的无线传感器定位新算法 MDS-MAP (GR)。算法利用图的刚性理论,确定网络中的所有刚性子区域,然后利用合并定理将刚性子区域进行扩展,最后对合并得到的刚性区域利用 MDS-MAP 算法和锚节点实现网络中节点的大规模定位。算法尽可能对刚性区域进行合并,节省了执行 MDS-MAP 算法的次数,提高了执行效率。通过在不同拓扑结构的无线传感器网络中进行了仿真实验,说明了提出的算法能有效定位不同半径下网络中90%以上的节点,另外,新方法比现有方法在定位成功率上提高了4%～5%,并且定位精度提高了2%～3．5%左右。算法适用于大规模无线传感器网络中的快速定位。     

基于随机游走的大规模图中节点对采样算法

社会网络中的节点对采样可用于大规模社会网络的好友预测和用户兴趣识别.当整个网络的拓扑结构不完全或者随机选择用户的代价很高时,传统的均匀顶点采样方法的性能迅速下降.为此,提出了一种基于随机游走的大规模图中节点对采样算法.首先对社会网络的节点对采样进行了系统分析,对不同跳数下的节点对进行了定义;然后将社会网络转换成等价的网络图.新图中的顶点是原图中的边,新图中边的两个顶点是原图中含有相同顶点的两条边.最后,在新图上应用随机游走模型对节点对进行采样.实验结果表明,提出的方法统计误差小、执行效率高,性能明显优于均匀节点采样的相关算法.