基于分类排名的网站可信度分析

提出一种考虑网站分类排名的可信度分析算法,即在分析可信度时,通过引入训练集,对不同类别的信息进行分析,再利用分类信息来提高网站可信度分析的结果.实验结果表明,改进后的算法可以提高可信度分析结果的实用性和准确性.     

用实验方法探讨选票的真实性

本文通过实验方法和数据处理方法对影响选票公正性的因素进行分析。实验共分为三个阶段，每个阶段都采用了不同的方式和实验对象，对选票的影响因素进行分析。结果表明：当选票中的候选人大家都不熟悉时，投票人投票，随意性比较大，只是按照自己的习惯给予投票，候选人的排名影响最后结果较小可能性较小；当选票中的候选人部分被投票人所认识，另外部分不被投票人认识，投票人倾向于给自己认识的人投票，这时候选人的排序位置，基本不影响投票结果。当选票中的候选人都是投票人所熟悉，这时候选人在选票中的位置不会影响投票结果，候选人无论在哪个位置，投票人都能找出心目中的候选人。当选票中有女性候选人时，投票人会倾向于给女性投票。     

低时间复杂度的极化码译码算法

极化码的串行抵消列表(successive cancellation list,SCL)译码算法是目前应用最广泛的译码算法,但是复杂度和时延很高.为了降低时间复杂度,提出了一种基于综合检测(syndrome check,SC)的快速SCL译码与球形列表(list sphere decoding,LSD)译码相联合的办法,简称SC-SCSL(syndrome check successive cancellation sphere list)译码.该算法避免了SCL译码在不同路径的相同节点同时满足综合检测时,极易导致结果出错的情况,仿真结果表明,在同时满足综合检测时性能与SCL相差不大;同时联合了LSD译码,来降低时间复杂度.在几乎不损失性能的情况下,相比于循环冗余协助下的串行抵消列表(cyclic redundancy check aided successive cancellation list,CA-SCL)译码降低了50％～55％的时间复杂度.     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

一种自动更新邻区列表的算法

在CDMA蜂窝移动通信系统的软切换过程中，要求BSS系统为每个小区维护一个邻区列表，保证移动台搜索邻区信号强度的效率。由于网络扩客、传输地形及环境变化等诸多因素的影响，导致网络拓扑结构发生变化，要求邻区列表也随之更新。该文提出了一种自动更新邻区列表的算法，可高效、准确地完成邻区列表的维护工作。     

基于最小边集的De Bruijn图定位算法

针对基因序列比对问题提出了一种DBG(de Bruijn图)模型,称为MiniDBG.它可以存储最小边集的位置列表,并通过位置列表有效地定位图上的任何节点、边和路径,从而实现对基因的序列比对.介绍了MiniDBG模型及基于该模型的路径定位算法,并对算法进行了证明.同时将MiniDBG与基于BWT和基于位置列表的路径定位方法进行了比较,实验结果表明,在频繁比对的情况下,MiniDBG的性能优于其他两种方法.     

基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断

提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决策层信息融合,从而得到轴承故障的最终诊断结果。通过对单负载和多负载下不同类型和不同损伤程度的滚动轴承故障诊断进行实例分析,验证了本文方法的有效性和精确性。     

一种实时有效的蜂群模式挖掘算法

针对实时相关运动模式挖掘应用的需求,提出了一种实时地发现关闭蜂群模式的簇重组算法(CLUR).该算法维护一个候选蜂群模式列表,在每个时间戳采用基于密度的聚类算法对移动目标进行聚类,根据聚类结果组合所有的最大移动目标集,记录相应的时间集,然后构建候选蜂群模式,并更新到候选列表.算法给出了三种更新规则和一种插入规则,用于实现候选蜂群模式列表的更新,同时降低了候选列表的冗余度,提高了算法的效率.在每个时间戳结束时可通过关闭检测规则实时地发现当前时刻的关闭蜂群模式.在合成数据上的综合实验验证了CLUR算法的正确性、实时性和高效性,CLUR算法适用于实时相关运动模式挖掘系统.     

一种极化码联合SC球形列表译码算法

为了降低极化码译码复杂度,提出了一种极化码联合SC球形列表(joint successive cancellation sphere list,JSCSL)译码算法.JSCSL译码算法结合了串行消除列表(successive cancellation list,SCL)译码和球形列表(list sphere decoding,LSD)译码相同的列表结构,联合不同的译码流程,增加译码并行性,从而降低译码复杂度.JSCSL译码算法将码字分割,在2个方向上使用不同译码方案,即从前往后和从后往前分别采取SCL译码和LSD译码,最终选取满足冗余循环校验(cyclic redundancy check,CRC)校验的码字.理论推导了2部分译码的中间分割点,使得独立译码时间近似,以达到最优的并行译码.仿真结果表明,与性能较优的CA-SCL(CRC-aided successive cancella-tion list)译码算法相比,JSCSL译码算法性能与其相近,但译码复杂度降低了40％～50％,因此,JSCSL译码算法在译码性能和复杂度达到新的平衡.     

一种改进的元搜索排序合成算法

搜索结果的合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题。为了提高元搜索引擎的查询精度,提出了一种改进的元搜索结果合成算法。通过分析搜索结果列表中包含的文本信息,综合考虑搜索结果与查询的匹配完全程度和相关程度给出了文本分析的规范化方法,并结合搜索结果的排序信息计算文档的相关分值,据此实现对局部相似度的调整。利用成员搜索引擎的性能评价,提出了改进的影子文档方法估算非相关文档的相关分值。然后,采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序。在实际Web环境中进行了测试,实验结果表明采用本算法,搜索结果的相关性比Round-robin、CombSum和CombMNZ三种合成算法有较大提高。     

Audio Retrieval Based on Manifold Ranking and Relevance Feedback

An audio information retrieval model based on Manifold Ranking(MR) is proposed, and ranking results are improved using a Relevance Feedback(RF) algorithm. Timbre components are employed as the model's main feature. To compute timbre similarity, extracting the spectrum features for each frame is necessary; the large set of frames is clustered using a Gaussian Mixture Model(GMM) and expectation maximization. The typical spectra frame from GMM is drawn as data points, and MR assigns each data point a relative ranking score, which is treated as a distance instead of as traditional similarity metrics based on pair-wise distance. Furthermore, the MR algorithm can be easily generalized by adding positive and negative examples from the RF algorithm and improves the final result. Experimental results show that the proposed approach effectively improves the ranking capabilities of existing distance functions.     

一种基于样本加权的位置文本排序算法

为有效解决元搜索引擎结果排序的问题,提出了一种基于样本加权的位置文本排序算法。分析了现有基础算法,并在充分考虑结构信息的基础上将记录的PageRank值转化为权值。结合文本信息及其在结果列表中的位置信息实现局部相似度的调整,对排序位置的相关分值进行了规范化处理。对摘要排序算法进行了改进,提出了查询词条匹配度和词条间关联度的概念。最后将各相关分值进行合并得到搜索结果的最终相关度。实验结果表明该方法的可行性和有效性。     

可信激励算法对区块链移动节点共识优化研究

节点可移动的物联网应用区块链时将节点称为区块链移动节点,区块链移动节点存在通信连通时间较短、算力和存储能力不足等问题导致网络达成共识时安全性和吞吐量较低.提出一种可信激励算法对共识过程进行优化,首先区块链移动节点接收共识所需信息完成初始化;其次每个区块链移动节点生成判决块,判决块包含对验证消息的投票结果、自身的可信因子和判决块的生成时间,根据判决块中在相邻区块链移动节点组成的集群中选出中继节点,中继节点传播验证消息到下一个集群,并产生区块存储在边缘服务器,一个中继为一跳,当跳数大于网络阈值跳数时完成共识;最后根据激励机制对节点奖励或惩罚,并按激励情况更新节点的行为标识反馈到共识.仿真结果表明,与应用在同样网络情况的PoET和PoS算法相比,可信激励算法在保证了一定的吞吐量情况下,有效降低验证消息验证失败率提高了共识安全性,更适合节点可移动的物联网网络.     

集成综合评价法的终端区管制运行效率评估

终端区管制运行效率评估中指标信息间具有差异性且量纲不统一的特点.针对传统的主成分分析法对数据做标准化处理时会消除指标间差异性的不足,基于改进的主成分分析法并结合熵值法的客观性提出了一种终端区管制运行效率的集成综合评估模型.该模型运用均值化代替标准化处理指标数据,借助SPSS23软件分别得出改进的主成分分析法和熵值法评估排序结果.将两种评估结果通过一致性检验得到最终的终端区管制运行效率集成综合评估值及排序结果.算例结果表明,所建立的评估模型可以更高效的评估终端区管制运行效率.     

基于改进投票协议的群决策综合评判方法

研究在群决策支持系统(GDSS)中对决策对象的综合评判问题.在分析现有方法局限性的基础上,提出一种基于改进的Bora投票协议的群决策综合评判方法,以实现agent对代理者偏好的提取.通过比较简便的方法收集决策者的评价意见,依照协议将定性的评价映射为数量评分.采用的投票协议可以避免建设性的操纵,克服了以往系统的主要缺陷,有效地实现了多人、多因素条件下的定性评价的量化和排序.     

基于多链表树簇结构的嵌入式小波编码算法

针对SPIHT算法存在的不足,提出一种新的基于多链表树簇结构的嵌入式小波编码算法.为了实现对高频带数据的高效组织,该算法定义了一种新的数据结构--树簇结构;为了提高编码后的码流在信道中的抗误码性能,在信源编码中对不同频带、不同方向的高频数据分别建立链表.实验结果表明,与SPIHT算法相比,该算法不仅编码效率高、速度快,而且抗误码性能好.     

声控灯与节能灯优化配置的粗糙集评价方法

基于可信度的区间数排序方法的基础上,为获取更合理的属性权重,将属性重要性与条件信息熵结合起来,给出了一种基于粗糙集理论的属性权重确定方法,构建了声控灯与节能灯优化配置的指标体系,建立了基于粗糙集理论的区间型综合评价模型。     

Solution-Distance-Based Migration Rate Calculating for Biogeography-Based Optimization

Biogeography-based optimization(BBO),a natureinspired optimization algorithm(NIOA),has exhibited a huge potential in optimization.In BBO,the good solutions have a large probability to share information with poor solutions,while poor solutions have a large probability to accept the information from others.In original BBO,calculating for migration rates is based on solutions' ranking.From the ranking,it can be known that which solution is better and which one is worse.Based on the ranking,the migration rates are calculated to help BBO select good features and poor features.The differences among results can not be reflected,which will result in an improper migration rate calculating.Two new ways are proposed to calculate migration rates,which is helpful for BBO to obtain a suitable assignment of migration rates and furthermore affect algorithms ' performance.The ranking of solutions is no longer integers,but decimals.By employing the strategies,the ranking can not only reflect the orders of solutions,but also can reflect more details about solutions' distances.A set of benchmarks,which include 14 functions,is employed to compare the proposed approaches with other algorithms.The results demonstrate that the proposed approaches are feasible and effective to enhance BBO's performance.     

概率XML关键字检索排序算法

探讨了针对概率XML文档集中与内容相关的关键字检索结果的排序问题,针对概率XML文档的特征提出了一种新的排序模式.与仅取决于检索结果概率的检索排序算法不同,本文提出的排序算法充分考虑了节点对文档的区分程度、节点描述文档的程度,以及XML文档本身的结构特性,设计了满足以上特征的检索结果排序模型,并针对排序模型提出了新的倒排索引结构.新的排序算法可以快速完成关键字检索,并将最相关的信息提供给用户.模拟数据集实验验证了该方法的有效性.     

双基点迭代赋权法在桥梁工程中的应用

指标权重的准确与否是解决评估问题的关键因素之一,但主、客观赋权法存在各自弊病.因此,提出一种基于双基点分析的群决策赋权法.通过层次分析采集专家主观权重,并以其均值作为初始正基点,将各权重序列相对于正基点标准化后构造最小欧式距离的优化问题,解得专家可信度并修正主观权重.将修正后的权重作为正基点多次迭代,直到结果收敛于最优权重.通过引入实例验证了权重的迭代削弱了偏差过大的权重对最终赋权结果的影响,将可信度与主观权重融合的过程兼顾了主、客观赋权法各自的优点,提高了赋权结果的科学性.