SP2000高速录像数据处理系统

本文首先介绍了“ＳＰ２０００运动分析系统”（简称ＳＰ２０００）的功能，以及该系统在火炮弹道初始段姿态测量中的应用和应用中存在的问题，然后提出了作者研制的“ＳＰ２０００高速录像数据处理系统”结构和功能。该系统由微机通过ＲＳ－２３２Ｃ串行口对ＳＰ２０００进行控制，并自动进行高速录像数据的采集、处理、显示和打印，从而计算出炮弹运动的坐标、速度、加速度、转速、姿态角和下沉角，以及扩散型目标的尺寸等参数。此外，该系统还可以应用在对高速运动物体进行分析的其它领域。     

一种快速有效的分布式开采多层关联规则的算法

关联规则（association rules）是数据开采的重要研究内容,建立项目的层次关系可以发现更加有意义的规则,主要研究分布式环境下开采多层关联规则的问题,提出了一种快速有效的ＭＬＦＤＭ算法,采用的技术包括分布式编码交易表的有效修剪,侯选集的产生及修剪技术,侯选项集的全局支持数的计算方法等,论述了它的原理,具体实现方法及其几个改进算法,实验结果表明,算法ＭＬＦＤＭ是有效的,并对ＭＬＦＤＭ算法的几个变种进行了讨论。     

一种基于平行坐标的度量模型及其应用

分析了数据挖掘中可视化技术应用的特点与方法,给出了数据挖掘中可视对象与参数的确定及算法分解的方法,提出了一种基于平行坐标技术的度量指标体系,证明了其中的相关性质与结论,并给出基于平行坐标技术的度量模型以及在实验数据上的应用例.结果表明这种方法对于数据挖掘中的数据可视化表示是有效的.基于度量指标的可视化技术在对可视对象的分析处理上可以借助适用的数学方法建模与评测,这有助于数据挖掘可视化的研究与应用.     

SHP-Ⅵ:一种基于最短哈密顿通路的POMDP值迭代算法

基于试探(trial-based)的值迭代算法是求解部分可观察Markov决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)模型的一类有效算法,其中FSVI算法是目前最快的算法之一.然而对于较大规模的POMDP问题,FSVI计算MDP值函数的时间是不容忽视的.提出一种基于最短哈密顿通路(shortest Hamiltonian path)的值迭代算法(shortest Hamiltonian path-based value iteration,SHP-VI).该方法用求解最短哈密顿通路问题的蚁群算法计算一条最优信念状态轨迹,然后在这些信念状态上反向更新值函数.通过与FSVI算法的实验比较,结果表明SHP-VI算法很大程度地提高了基于试探的算法计算信念状态轨迹的效率.     

属性约简簇的优化选择

属性约简是粗糙集的一个重要应用.一个数据集往往含有多个属性约简,人们一般用启发式算法找到其中的一个,再通过实验的方法验证其有效性.面对多个属性约简,人们往往难以区别,缺乏有效的手段选取最优或较优的属性约简.使用多种概念漂移的度量指标和信息损失的度量方法比较了同一个知识系统中不同Pawlak约简之间的区别与联系.提出了属性约简重心的概念,并研究其性质.实验结果显示,在众多的属性约简中,离重心最近的属性约简在分类准确率方面具有较大的优势.概念漂移的度量指标和信息损失的度量方法有助于区分不同的属性约简,属性约简的重心有助于在众多的属性约简中选择最优或较优的一个.     

自动入侵响应决策技术的研究综述

简要介绍了自动入侵响应系统的作用和重要性.对自动入侵响应决策技术所涉及的相关问题进行了层次化的划分.阐述了入侵响应目的与策略在入侵相应决策中的作用及其研究状况.对已有自动入侵响应系统中的响应决策因素进行了介绍,分析了响应因素在决策中的作用,并对这些响应因素进行了分类.提出了入侵响应时机的概念,重点讨论了现有各种入侵响应时机决策模型和入侵响应措施决策模型,并对这些模型的特点和存在的问题进行了分析.介绍了入侵检测报警管理与入侵响应系统IDAM & IRS的体系结构、响应时机决策方法、响应措施决策方法和实验情况,并阐述了IDAM & IRS的主要特点.最后,总结了自动入侵响应决策技术的发展方向.     

开放多Agent系统的一个信任信誉系统模型

信任和信誉对于开放多Agent系统的有效交互是十分重要的.FIRE模型是最近提出的适用于开放环境下问题求解的信任信誉系统模型中的一种,在该模型中没有考虑消费者的个性特征,从而使得消费者给出的评分仅直接反映了提供者的服务质量,这就减弱了该模型的实用价值.提出了扩展模型E-FIRE,引入了消费者的个性特征.其个性特征包括两个方面:消费者对服务质量的预期和消费者采取的态度.这两方面共同影响消费者对待同一服务的评分.因此,消费者的评分不再只反映提供者的服务质量,这样使得该模型更加符合实际情况.同时,在消费者为选择提供者而计算提供者的综合信任评分时,更多地依靠提供证据的消费者对提供者的直接信任,从而减少了Agent 间的通信量.实验结果表明,在交互次数较少时,E-FIRE模型的性能与FIRE模型的性能相当;随着交互次数的增多,E-FIRE模型的性能更优.     

Agent动态交互信任预测与行为异常检测模型

在agent理论中,信任计算是一个有意义的研究方向.然而目前agent信任研究都是以平均交互成功率来计算,较少考虑信任动态变化,因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题,以概率论为工具,按时间分段交互历史给出agent交互信任计算模型CMAIT;结合信任的变化率,给出信任计算的置信度和异常检测机制.实验以网上电子商务为背景,实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS的0.5倍,计算量也较少;既可用于对手历史行为的异常检测,防止被欺骗,又可用于对手未来行为的预测.改进了Jennings等人关于agent信任的工作.     

基于形式概念分析的约简数据立方体研究

数据立方体格和形式概念格比较研究表明,两者都基于序结构,并且采用形式概念分析理论(FCA)的等价特征组与数据立方体覆盖等价类对数据单元有相同的划分结果.将FCA与概念格理论引入数据立方体研究,首次提出聚集概念格(ACL)结构.ACL与一般概念格同构,能完整保存立方体中的所有聚集结果,实现与商立方体相同比例的约简.ACL结构仍比较复杂,在ACL基础上,又提出一种约简聚集概念格结构(RACL),该结构只存储非对象概念,而不是所有概念.RACL与基本表联合仍然是完整立方体结构,但能实现更大的约简.给出了ACL和RACL的高效的查询方法,并使用模拟数据和实际数据作了一些实验.理论和实验都表明RACL结构比现有方法更节省空间,同时查询效率也较高.     

求解卸装一体化的车辆路径问题的混合启发式算法

提出一种结合蚁群系统(Ant Colony System,ACS)和变邻域下降搜索(Variable Neighborhood Descent,VND)的混合启发式算法ACS_VND,求解卸装一体化车辆路径问题.利用基于插入的ACS解构造方法产生多个弱可行解,再逐个转换成强可行解,并选择其中最好的作为VND的初始解.在VND过程中使用三种不同的邻域结构:插入、交换和2-opt依次对解进行迭代优化.对55个规模为22~199的benchmark算例的求解结果表明,算法ACS_VND能在较短时间内获得52个算例的已知最好解,并且更新了其中44个算例的已知最好解,求解性能优于现有算法.