基于组标签的多标签流特征选择算法

流标签是当前多标签学习领域中一个较新颖的挑战性问题，存在标签空间未定、标签数量不断增加甚至趋于无穷等问题.在多标签学习的特征选择中，每当有新的标签到达时标签空间都将发生改变，传统的多标签特征选择算法需重新进行特征选择，所以不适用.针对此问题，采用将流标签进行分组批量处理的方式，并考虑标签之间的相关性，提出一种新的流式多标签特征选择方法，考虑分组后每组标签内部潜在的关联结构和不同标签组之间的标签差异性，赋予每组标签不同的权重来计算每个特征与标签空间的模糊互信息.同时，结合mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy)的特征选择策略进行冗余特征的剔除，从而挑选最优的特征子集.该方法同时适用于固定标签空间和流式标签空间中的特征选择问题.最后，选取八个多标签基准数据集，采用四种评价指标与已有相关的多标签特征选择方法进行对比实验，实验结果证明了提出方法的有效性和高效性.     

基于稀疏先验的合成孔径光学系统的图像复原方法

由于通光面积减小以及系统共相误差等原因,合成孔径光学系统的成像会出现降质模糊。针对该问题,提出一种基于L₀范数的稀疏先验图像复原方法。对合成孔径系统的退化过程建模,通过统计分析与数学验证,发现退化后图像的暗通道值变成非极小值。基于暗通道理论提出图像复原算法模型,将暗通道和梯度先验以L₀范数的形式作为正则化项进行约束,光学系统阵列结构下计算的点扩散函数作为初始模糊核;最后,使用半二次分裂法迭代求解最终估计的清晰图像。在仿真实验中,不同活塞误差下和多场景下方法均能够提升图像的对比度、还原细节部分,迭代5次复原后的平均峰值信噪比分别达到23.13 dB和23.79 dB,平均结构相似度分别达到0.77和0.80,优于维纳滤波与Richardson-Lucy方法。在合成孔径相机实际拍摄图像的复原中,本文方法仍然能够有效还原退化图像。     

决策粗糙集模型研究综述

主要对决策粗糙集（decision-theoretic rough sets,DTRS）理论的内容与发展概况作综述性回顾。介绍了决策粗糙集的基本理论,包括决策粗糙集产生的背景、决策粗糙集的Bayes决策理论基础、概率粗糙集模型、决策粗糙集模型与经典Pawlak代数粗糙集模型以及一般概率粗糙集模型之间的关系等;讨论了决策粗糙集意义下的三值决策语义以及约简定义,并回顾了决策粗糙集在实际问题中的应用。     

核磁共振法测定航空燃油含氢量的研究

采用微型计算机及微处理器控制的核磁共振法,进行测量航空燃油含氢量研究.观测并分析了用射频线圈得到的核磁共振信号的调谐特点,简化了现在类似的测量设备所需的复杂手段.找出了一种能实现快速、方便、精确的测量方法,可作为民航系统普测航空燃油含氢量的有效手段.     

基于机器学习的三支决策研究综述

三支决策是粒计算领域一个重要研究方向,其符合人类思维和认知特点,能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策,可以有效降低决策成本和代价,增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此,融合三支决策思想的机器学习方法值得深入研究和探讨。首先,介绍了三支决策基本模型;其次,运用CiteSpace和VOSviewer软件分析了国内外基于机器学习的三支决策领域的研究现状;再者,从研究问题、模型方法和应用背景等角度出发,聚焦于三支决策与聚类模型、分类模型、推荐系统、深度学习模型的融合,整理并总结了现有的研究方法与成果;最后,对基于机器学习的三支决策发展趋势作出了展望。     

有功,无功电流复合信号的采集和应用

研究无功信号和有功信号的采样和应用以及采集复合变量的新方法，即直接采集无功电流Ｉ＊ｓｉｎφ和有功电流Ｉ＊ｃｏｓφ的值，此方法可运用到新型电度表中。     

基于单片机系统的智能化压力表及其应用

阐述了将指针式压力表改制成单片机控制的远程智能压力测量表以实现遥测、遥控与报警的方法，介绍了单片机系统的硬件及软件设计，分析了与之配套的电子监控系统的开发及其应用。     

衬底温度对La0.8Sr0.2MnO3/TiO2异质P-N结整流特性的影响

本文利用磁控溅射法通过改变衬底温度成功制备出La0.8Sr0.2 MnO3/TiO2异质P-N结.当衬底温度升高时,LSMO/TiO2异质PN结表现出相对较好的整流特性.这可能是由于衬底温度的升高导致氧气吸收的增加,进而导致载流子浓度增大,串联电阻降低.电流电压的变温特性曲线显示随着测量温度的降低,扩散电压增大,这可能由于能带结构模型与热激活模型共同决定.值得提出的,异质P-N结结电阻随温度变化曲线呈现出单层LSMO表现的金属绝缘相变特性,并且在低测量温度时表现出随着测量温度的降低结电阻增大,这可能是由于宽带隙的TiO2的引入导致.     

基于模糊认知图的序贯三支多粒度决策模型

传统序贯三支决策模型通常不重视样本粒子的分布情况,未能较好地融入多粒度计算思想.本文提出基于模糊认知图的序贯三支多粒度决策模型,用图结点表示等价类,以图的形式进行多粒度描述和计算,并利用启发式算法实现多层次动态决策过程中粒度的自我调整和优化.实验结果表明,相较于已有的模型,该方法能够在具有较强解释性和粒度自适应的前提下...     

基于响应函数的大口径衍射元件光场调制分析

针对大口径衍射光学元件快速高精度分析难题，提出了基于响应函数的光场调制分析方法。首先，将衍射元件表面的微结构分解成多个台阶结构；然后，使用严格矢量理论方法计算台阶对入射光场的调制作用，并转化成阶跃响应函数；最后，利用相干合成原理将每个台阶的阶跃响应函数合成为微结构对入射光场的响应。分析了微结构最小线宽、响应函数作用范围和台阶定位误差等对计算精度的影响，并利用所提方法计算了不同口径衍射透镜的近场及远场分布。结果表明，即使存在25 nm的台阶定位误差，透镜远场的最大光强和衍射效率与严格矢量理论计算结果的差异仍然小于2%，同时计算效率提升了至少3个数量级，可见，所提方法可兼顾大口径衍射元件分析的精度与速度。