泰克DPO提供高性能的信号捕获能力

在捕获所有波形的特性信息方面，数字荧光示波器(DPO)提高了检测结果的置信度。这种置信度的提升是通过提高波形捕获速率而取得的，这一速率远远高于任何最先进的DSO。     

隧洞开挖网络进度的优化研究

本文以单项工程为研究对象,以隧洞工程为例,研究了单项工程施工所需用的时间。文中以施工单位所具有的资源,结合施工工作环境、作业空间为约束条件,以费用最小为目标函数,建立了优化模型。由资源的工作性能指标,利用模糊数学原理,对资源间的匹配程度作了定量分析,并进一步推出了不同匹配程度的资源对作业时间的影响的计算式。并从影响各工序完工时间的因素的随机性出发,利用数理统计理论,由各工序的细分活动的规律推出了各工序的完工需用时间的概率表达式,解决了工期与置信度间的关系。最后结合工程实例,求出了一定置信度下,不同资源供应时的最优工期。     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

Web软件可信性的模糊评价方法

在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。     

基于粗糙变精度的食品安全决策树研究

食品安全决策是食品安全问题研究的一项重要内容。为了对食品安全状况进行分析,基于粗糙集变精度模型,提出了一种包含规则置信度的构造决策树新方法。这种新方法针对传统加权决策树生成算法进行了改进,新算法以加权平均变精度粗糙度作为属性选择标准构造决策树,用变精度近似精度来代替近似精度,可以在数据库中消除噪声冗余数据,并且能够忽略部分矛盾数据,保证决策树构建过程中能够兼容部分存在冲突的决策规则。该算法可以在生成决策树的过程中,简化其生成过程,提高其应用范围,并且有助于诠释其生成规则。验证结果表明该算法是有效可行的。     

基于函数划分块及置信度的反汇编优化研究

针对传统静态递归反汇编算法因无法解析间接跳转指令而导致反汇编结果不完整的问题,提出一种基于函数划分块和置信度的递归反汇编算法:以函数为划分块,对代码间隙进行多次递归扫描,获取反汇编过程中可能遗漏的重要基本块;建立置信度评估函数,以置信度为依据,剔除冲突的基本块,筛选出高置信度的基本块,用于补充和优化反汇编结果。实验证明,改进后的递归反汇编算法具有较高的反汇编精度。     

二次雷达A/C模式解码算法仿真

为了解决二次雷达在传统的A/C模式下存在的技术缺陷,以传统的"滑窗法"处理为基础,提出了新的算法。该新算法在脉冲前沿检测时,增加了脉冲宽度、幅度处理;在框架检测时,增加了对代码的提取;在参考脉冲选择时,对参考脉冲幅度重新进行了处理;在去幻影准则时,在距离相关的基础上增加了幅度相关;在代码置信度时,采用了"最小误差"方法;在去异步干扰时,采用"5判3"的算法去掉异步干扰和剩余的幻影。仿真结果表明,即使是在高密度询问和复杂的同步窜扰及异步干扰,应答信号存在非常严重的重叠情况时,该算法都具有极高的真实应答的检测概率和极低的虚警概率。     

一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案*

介绍了一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案,首先利用混淆网络把连续语音识别问题转换为顺序的、独立的分类子任务。每个分类子任务可看做是孤立词识别问题,通过训练专门的支持向量机来区分混淆网络的识别候选。提出了一种快速的基于码本转换的语音向量对齐方法,解决了变长语音向量无法直接作为支持向量机输入的问题。通过一个普通话音节识别任务的实验结果表明,该方案能有效提高系统的正确率。     

基于熵权未确知测度模型的烟气脱硫技术综合评价

在燃煤电厂建设中,评估、筛选出一种环境、技术、经济三方面都较理想的烟气脱硫技术很重要。在综合分析6种典型烟气脱硫技术基础上,建立了熵权未确知测度评价模型。首先,确定了烟气脱硫技术的单指标未确知测度矩阵;其次,利用熵权计算得到各指标权重;再次,确定了多指标综合测度;最后,通过置信度识别准则对6种烟气脱硫技术进行了评价等级划分,通过量化得分对其进行了优劣排序,这样可以得到最理想的烟气脱硫技术。实证表明,基于熵权未确知测度的评价模型可以客观、有效地对燃煤电厂烟气脱硫技术进行综合评价。