改进的复制动态方程及其稳定性分析

针对原复制动态建立过程的缺陷,通过引入强度系数,使博弈参与者采取不同策略时更显得相互依赖,体现出不同策略被采用的变化情况,扩展了进化博弈论的框架.针对均有两个策略的两个博弈参与者,研究分析了扩展后复制动态的稳定性,对以后科学管理具有重要指导意义.     

非线性互补约束规划问题的一个新的QP-free算法

本文研究了非线性互补约束均衡问题.利用互补函数以及光滑近似法,把非线性互补约束均衡问题转化为一个光滑非线性规划问题,得到了超线性收敛速度,数值实验结果表明本文提出的算法是可行的.     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。     

基于战略联盟的协同创新绩效与绩效评价研究

基于战略联盟的协同创新模式对于提高科研创新能力、提升产业竞争能力有很强的推动作用,是推动我国产学研全面发展的全新模式。但我国的协同创新绩效有很大的局限性,极大的限制了基于战略联盟的协同创新水平的不断提高。在总结国内外相关成果的基础上,文章提出了协同创新绩效评价的详细指标,并通过对专业学者进行问卷调查的方式,对19类二级指标进行了量化打分,最终通过协同创新绩效评价模型得出最终的绩效打分,丰富了基于战略联盟的协同创新绩效评价体系。     

Banach空间中拟严格渐近伪压缩映射族的强收敛定理

在自反的具有K-K性质的严格凸的光滑Banach空间中,构造了一种新的无限族拟严格渐近伪压缩映射之公共不动点的杂交投影算法,在去掉集合C有界性的条件下,证明了公共不动点之强收敛定理成立。所得结果是近期相关结果之改进与推广。     

基于Prim算法的度约束最小生成树问题研究

针对一类度约束最小生成树问题,基于传统最小生成树问题的Prim算法,设计了一种求解算法.该算法在保证网络中指定节点的度不变的前提下,构造了网络关于指定节点的最大度最小生成树.与经典的Gloveklingman算法进行了仿真比较,结果表明,该算法是求解度约束最小生成树问题的一种有效算法.     

基于聚类和协同标注的TSVM算法

针对数据集中类样本不均衡、样本标注代价大的问题,结合聚类算法、委员会投票思想和TSVM算法,提出一种基于聚类和协同标注的TSVM算法,该方法利用聚类算法进行子集划分,保证每个子集都包含良好的空间信息,对样本的标注采用多个分类器进行投票,提高标记准确率,减少错误的累积和传递,提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法对未知攻击有较高的检测准确率.     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

基于关键变量的OPLS预测方法

产品的最终质量主要是由生产过程中的关键变量决定的,因此,回归模型的质量预测能力与过程变量的选择密切相关。本文提出了一种新的基于关键变量(CV)的OPLS预测方法(CVOPLS),用于输出变量较多过程的质量预测。首先,根据关键变量选取准则,为每个质量变量选取建模所需的关键过程变量。为了减少最后需要建立的模型个数,将由质量变量及其相应的关键过程变量组成的数据阵进行重组,并用OSC算法去除重组后的数据阵中与质量变量无关的干扰信息。然后,对校正后的数据阵建立PLS模型,求取相应的模型回归系数,得到最终的质量预测结果。与传统的PLS及OPLS方法相比,该方法能够在保证模型较好预测精度的前提下,有效地简化模型结构。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的实验仿真验证了CV-OPLS方法的有效性。     

计算机海量数据处理SLIQ算法研究

探讨云计算在SLIQ算法中的应用,研究结果显示,云计算下的SLIQ算法能够对计算机海量数据存储中的节点失效问题有效解决,并且显著提升计算机数据处理效率,进一步降低数据处理难度与复杂度,还可以快速挖掘海量数据信息。