基于飞行可靠度的海防战术导弹抽样检验方案

为了解决目前海防战术导弹批生产抽样检验中以导弹命中概率为主要检验指标,导致检验指标与检验目的不符、不能对生产质量一致性进行检验的问题,提出了以飞行可靠度为批生产抽样检验主检验指标,研究基于指数分布下飞行可靠度的批生产抽样检验,并给出抽样检验方案、一致性检验和批生产抽样检验的验收准则.模拟计算结果表明,在同等条件下,该方...     

一种新型实用汉字排序系统

信息社会对汉字排序的需要日甚一日，汉字排序系统ＣＣＳＯＲＴ应运而生，该系统用汉字样板文件赋予汉字以确定的序号，再对汉字集所对应的序号集排序，然后又把排过序的序号集还原成汉字集，从而在解决包括笔画排序在内的汉字排序这一难题方面走出了一条新路     

一种新型实用汉字排序系统

信息社会对汉字排序的需要日萁甚一日，汉了排序系统CCSORT应运而生，该系统用汉字样板文件赋予汉字以确定的序号，再对汉字集所对应的序号集排充,后又把排过序的序号集还原成汉字集体，从而在解决包括笔画排序在内的汉字排序这一难题方面走出了一条新路。     

一种基于抽样与约简的集成学习算法

集成学习的一个重要目标是获得一组差异性大的基分类器来构建集成分类器。为实现这一目标,提出一种基于抽样与约简的集成学习算法ELSR。该算法采用多模态扰动策略来训练基分类器。首先,采用多次抽样策略从训练集中抽样产生k个抽样集;其次,使用粗糙集的属性约简技术对每个抽样集进行约简;第三,在每一个约简之后的抽样集上分别训练一个基分类器;最后,利用一个验证集对每个基分类器进行性能测试,并根据测试结果选择一组合适的基分类器来构建集成分类器。在UCI数据集上的实验表明:当采用KNN算法或者C4.5算法来训练基分类器时,ELSR的分类性能总是要优于现有的集成学习算法。     

纺织产品质量指标稳定性周期检验的抽样方案

本文从我国纺织工业生产实际出发,以现行抽样方案为基础,对纺织产品质量指标稳定周期检验的抽样方案进行了探讨。提出了稳定检验周期 N~* 及稳定界限值 U~*、L~* 的确定方法。从而使现行周期性检验抽样方案更加合理,更加科学和严密。     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策方法

研究了权重信息不完全且对方案有偏好的梯形模糊数多属性决策问题.在α截集下引入偏差函数,通过构造目标规划模型求解属性的权重向量,进而求得α截集下方案的排序向量,再将不同α截集下的排序向量进行集结,得出方案的综合排序向量,最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

基于节点拓扑特性的网站无障碍抽样方法

针对已有无障碍网站抽样算法抽取的样本代表性不高,难以满足整体样本数据的分布特征,导致抽样误差大等问题,从网页节点间的拓扑结构入手,提出基于节点拓扑特性的间隔抽样算法.把每个网页作为一个节点,通过邻近构图算法(KNN)建立网页相似度拓扑图;根据节点局部和全局拓扑性质,对节点重要性进行评估和排序;在排序结果的基础上,采用间隔抽样算法,实现不同拓扑区域的分布抽样.真实残联网站上的实验数据表明,基于节点拓扑特性的间隔抽样算法与其他算法相比,在均值误差和分布性上具有更好的效果.     

抽样方案特性及检验水平探析

抽样检验是质量管理的重要工作之一,也是检验产品质量的一种重要而经济的手段,而抽样方案的选择尤为关键。本文通过对操作特性曲线的分析以及检验水平对其的影响,为生产使用双方降低风险、合理选择抽样方案提供了重要的参考依据     

基于Lucene的全文搜索排序算法的研究与改进

在文本检索过程中,排序算法一定程度上影响到搜索引擎的质量。论文首先分析了Lucene组织结构,包括建立索引,检索索引文件以及结果集排序的工作过程和原理,着重剖析了Lucene基于向量模型的排序算法,并在原有排序算法基础上,采用基于关键词加权方式改进了全文检索的排序结果。实验结果证明,改进后的排序算法提高了系统的结果精确度,满足了项目的实际需求。     

生丝抽样检验分级理论研究——Ⅵ.分组抽样误差及等效样本容量

在一般的假设条件下,导出分组抽样的样本平均值的方差计算式,并通过提出等效样本容量的概念,使分组抽样问题得以导入随机抽样为基础的分级理论。最后以检验费用为目标函数,给出了最优化决定分组抽样数量的方法,提出了在数理统计角度上评价抽样方法的指标。通过电算模拟抽样验证了有关理论结果。     

基于测量向量转换的MWC支撑集恢复算法

针对调制宽带转换器欠采样重构算法中,连续到有限模块计算复杂度高,计算速度较慢的缺陷,提出一种基于测量向量转换的支撑集恢复算法,通过对测量向量进行频率积分,将无限测量向量转换为单测量向量进而实现支撑集的恢复。该方法只需对频率积分便可实现无限测量向量到单测量向量的转换,避免了以往方法中将无限测量向量转换为多测量向量时,矩阵特征分解的高复杂度运算,而且,后续对单测量向量模型的求解也比以往算法中求解多测量向量模型更简单快速。实验表明该方法在适当的采样数据量下至少可以提高三倍的恢复速率。     

一种基于数值逼近的KPCA改进算法

核方法广泛应用于模式识别等领域,但其存在着特征抽取效率和样本集的大小成反比的瓶颈问题.因此提出一种基于数值逼近的方法确定虚拟样本矢量,以此代替训练样本,提高KPCA(Kernel Principle Component Analysis)特征抽取效率.在确定虚拟样本矢量时,只需将样本矢量的初值设定为随机变量,算法实现简单、高效.在基准数据集上的实验结果显示该算法优于同类算法.     

在固定时间抽样的可变抽样区间的平均值和极差控制图

根据Reynolds的在固定时间抽样的可变抽样区间(VSIFT)控制图模型,研究     

异形柱框架结构优化

异形柱框架结构是近年来迅速发展起来的一种很有发展前景的新型结构体系.根据规范的方法对异形柱正截面承载力进行了分析,编写了相应的配筋程序,与PKPM相比较,结果较满意.在优化计算中,优化的目标函数为主体结构的综合造价,优化变量考虑全面,约束条件以现行规范条文为依据,并运用了多级优化的思想使得优化结果能更符合实际工程设计施工的要求,编写了异形柱框架结构多级优化程序.     

基于CPS的协议识别优化算法

目的：自美国将CPS的发展列为重点研究项目,引起了各国广泛的关注。不同于传统的系统,在通信方面,CPS融合了大量的异构网络,其规模远大于现有的控制网络。为提高对协议识别的效率和准确度,并对其进行分类,系统中大量数据传输带来的网络拥堵是我们要解决的主要问题。方法：基于网络流的特征,提出了对协议进行识别的变精度粗糙集的权值计算法和决策构造优化算法。结果：基于变精度粗糙集算法协议识别算法,其准确率可达98.7%。结论：基于变精度粗糙集的决策算法相较于普通决策算法,其识别准确度更高、更容易实现。     

对象级搜索中基于图的对象排序模型（英文）

摘要：提出了一种对象级搜索中领域无关的对象排序模型.给定对象集合以及对象间的关系,根据用户输入的对象查询,该模型按照对象与查询的相关度输出一个对象的排序表.采用一个多平面的图表示对象级搜索的空间,并基于该图分别提出了对象流行度评估算法、根据查询计算相关度的算法,以及合并多个对象查询的算法.针对ACM数据集上的实验结果表明该算法是有效的,在论文推荐与合并多对象查询方面,均取得了比PaperRank更好的结果.     

Behavior selection strategy for soccer robots

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＲｅｃｅｎｔｌｙ,ｔｈｅｒｏｂｏｔｓｏｃｃｅｒｇａｍｅｉｓｇａｉｎｉｎｇｍｕｃｈｐｏｐｕｌａｒｉｔｙｉｎｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｃｓｓｏｃｉｅｔｙｂｅｃａｕｓｅｉｔｉｎｃｌｕｄｅｓｂｒｏａｄｓｐｅｃｔｒｕｍｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｃｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｇｏｏｄｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｒｏｂｏｔｉｃｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｔｏｔｅｓｔｔｈｅｉｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ.Ｉｔｉｎｖｏｌｖｅｓｒｅａｌ ｔｉｍｅｖｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ,ｏ…     

粗糙集在CBR中的应用研究

在CBR中引入了粗糙集技术，可以有效地进行知识约简，从中发现规则；建立基于粗糙集的案例索引机制；对案例库的精简维护，以及实现集成推理等，极大地提高了案例推理的能力与效率。     

汽车CFD流场仿真集成高效优化技术研究

为了在汽车造型结构设计中获得理想的气动性能,必须经过参数化几何建模与修改、网格划分、CFD流场计算、采样和优化设计等过程,其过程费时费力。对此,提出在参数化几何建模的基础上,基于UG二次开发实现几何模型数据交换,以脚本文件对ICEM建立自动网格划分命令,建立的操作日志文件可实现CFD边界条件、控制方程和参数调用等功能。然后,在Isight软件中,采用批处理文件实现几何模型修改、网格划分、流体分析计算3个环节的数据调用、启动、关闭和执行其他相关操作,从而建立高效的集成优化技术。最后,以国际标模附加装置气动减阻为例进行了技术实例验证。研究结果表明:以Isight为集成优化驱动平台,高度集成UG、ICEM、FLUENT,可实现自动三维模型修改、网格划分、流场计算,减少人工操作与错误,节省大量设计时间和计算资源,极大地提高了优化工作效率。     

并行工程项目调度的组合随机抽样算法

为了克服传统的基于任务优先规则的启发式算法的局限性，提高并行工程项目的资源配置效率和缩短项目工期，提出了一种基于串行进度生成机制的组合随机抽样算法.该算法拓展了单项目串行进度生成机制，并引入基于后悔值的随机函数，组合不同的任务优先规则，对并行项目的各任务进行重复随机抽样，从而选择最好的进度计划.经系统算例检验表明，该算法能够有效优化并行项目的资源配置，从而显著缩短项目工期.