信度网结构在线学习算法

提出一种新的信度网结构在线学习算法.其核心思想是,利用新样本对信度网结构和参数不断进行增量式修改,以逐步逼近真实模型.本算法分为两个步骤:首先分别利用参数增量修改律和添加边、删除边、边反向3种结构增量修改律,并结合新采集的样本,对当前信度网模型进行增量式修改;然后利用结果选择判定准则,从增量式修改所得的后代信度网集合中选择一个合适的信度网作为本次迭代结果.该结果在与当前样本的一致性和与上一代模型的距离之间达到一个合理的折衷.实验结果表明,本算法能有效地实现信度网结构的在线学习.由于在线学习不需要历史样本,     

XML空间频繁变化结构挖掘方法

XML数据在实际使用过程中不断发生改变,针对XML数据动态可变的特点,提出一种根据XML数据变化过程挖掘XML空间频繁变化结构SFCS(Spatial Frequently Changing Structure)的方法,首先提出XML子结构空间度量方法,通过结构空间变化度SSCD、版本空间变化度VSCD和空间变化程度SCD这3个度量值衡量XML子结构的空间变化频繁性并提出SFCS定义.进一步,提出一种用于保存XML空间变化信息和发现SFCS的数据模型SC-DOM,论证了XML编辑操作对子结构空间的影响并据此提出SC-DOM状态动态迁移方式,最后提出根据SC-DOM发现SFCS的算法并讨论算法复杂度.实验结果表明SFCS是频繁变化的结构,使用SC-DOM模型进行SFCS挖掘是有效且可扩展的.     

基于CapsNet的飞控参数预测算法

针对飞行控制系统(Flight Control System,FCS)一直以来难以进行故障预测的问题,提出一种基于胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)的飞控参数预测算法.通过将飞控系统的相关多个参数融合输入到模型中来实时预测单个参数在飞机飞行中的变化,从而可以在其发生故障之前及时排除.在基于Keras框架上进行的实验表明:在四种模型性能评估指标上,CapsNet的方法比传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在单步以及多步预测上误差平均降低37.1％、8.1％,可以为飞控系统故障预测提供重大参考.     

基于CAN总线的燃气发电机组通信网络设计

为提升国产燃气发电机组的综合自动化、信息化水平,提出以FCS系统取代传统的DCS系统,以CAN总线为基础构建整套FCS系统的通信网络.在介绍测控系统特性的基础上,给出了系统通信网络实现方案,并详细介绍了CAN总线软硬件设计.     

一种并行结构路由器保序自适应负载平衡结构

论文提出了一种通用的并行结构路由器具有IP包保序功能的自适应负载平衡结构APOKLB(AdaptivePacket-Order-KeepingLoadBalancer)和一种有效的基于流分类的信元调度算法FCS(FlowClassification-basedScheduling)。分析了FCS的算法复杂度、APOKLB所需内存数量、带宽及其平均排队延迟,并给出了APOKLB与几种保序结构进行了比较。     

全相似高阶规范割算法研究

已有的高阶算法中,构建相似模型时仅使用少量超边构建稀疏相似模型,同时高阶相似模型仅考虑使用单阶的高阶相似关系.为解决这两个问题,以规范割算法为基础,采用直推式学习技术,从标准化和非标准化拉氏矩阵两个角度分别构建全相似高阶模型和全相似多阶相似模型.根据规范割算法构建直推式学习框架,然后展示该框架如何在算法中训练全相似关系.研究结果显示,在所提出的算法中超边之间的全相似关系能以一个简洁的形式应用.以此为基础,将多阶全相似关系进行融合,提出融合多阶信息的全相似多阶相似模型.将构建的全相似高阶相似模型和全相似多阶相似模型应用到规范割算法框架中,提出全相似高阶规范割算法和全相似多阶规范割算法.在两种高阶相似模型中,全相似张量采用稀疏张量逆的形式,并且该逆矩阵可以转换为规范割框架中稀疏张量特征分解问题.将所提出的算法应用于运动分割,并与现有的高阶算法进行对比,实验结果显示,所提出的算法具有一定的优势.     

基于Logistic回归模型的时变结构基因调控网络构建

目前,由大多数基因调控网络的重构方法推导出的网络结构是静态的,即不随时间改变.但在细胞周期或一个有机体的不同生长阶段,调控网络的拓扑结构会发生显著变化.这为深入了解基因调控的时空机制带来困难.因此,文中提出一种基于时延互信息和核权重l1正则化Logistic回归模型学习时变结构基因调控网络的算法.将其应用于两种生物情景数据:黑腹果蝇在不同阶段的肌肉发育和酿酒酵母苯菌灵中毒后的反应.实验结果显示,该方法能反映不同细胞状态对基因间相互作用的影响,有效获取基因调控网络随时间变化的动态效应.     

一种基于权值的大规模分布式系统结构脆弱性分析算法

结构脆弱性是大规模分布式系统的典型脆弱性类型之一.针对大规模分布式系统实体间复杂的依赖关系和冗余备份机制,构建了实体拓扑模型.该模型采用简单有向图描述实体间依赖关系,采用故障容忍机制刻画节点间的冗余关系,并引入权值刻画节点或边失效对于业务流程的影响.在此基础上,提出了基于权值的大规模分布式系统结构脆弱性分析算法,该算法通过权值计算和基于故障传递的剪枝方法发现并验证结构脆弱性.通过算法分析和实现充分验证了算法的有效性.     

两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定

基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型.以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法.计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力.     

基于内容的遥感图像变化信息检索概念模型设计

在海量遥感数据背景下,传统的基于关键字/元数据数据服务模式,无法满足不同应用领域用户对多样化遥感变化信息数据的获取需求。将基于内容的图像检索技术应用到遥感图像变化信息数据获取中,提出了一种全新的基于内容的遥感图像变化信息检索概念模型。通过深入分析当前基于内容的图像检索的先进理论方法,构建基于内容的遥感图像变化信息检索模型框架,并对变化信息数据管理模型构建、多维特征提取和智能反馈模型创建等关键问题进行研究和算法实现,以中低分辨率遥感图像变化信息数据获取为例来进行模型验证与分析,建立原型系统。该方法作为一种新的遥感图像变化信息获取与服务方式,能有效利用遥感图像中底层特征,更准确地刻画了不同用户的遥感图像变化信息检索需求。同时,对影像的预处理要求较低,不受变化检测产品生产种类限制,具有较好普适性和自动化性,提高了遥感信息服务水平和效率。