区域地质灾害风险评价要素权值计算方法及应用——以黄河上游地区地质灾害风险评价为例

本文确定了灾害风险评价的主要影响要素和指标体系,依据选取的主要影响因素,采用灰色关联分析方法分别计算求得各关联因子的关联度和关联序,在此基础上,按各因素的关联度占所有因素的关联度之和的比重作为权植。在以往的区域风险评价中,一般是按关联度从小到大的顺序依次给定权值,人为影响比较大。本文采用的这种权值确定方法可以避免人为夸大各因子之间的作用,更趋于合理,而且也为采用计算机制图提供了前提。并以黄河上游地区为例进行了以县(市、旗)为单元的风险评价。

改进权值计算的EPF算法及在目标跟踪中的应用

扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)在预测阶段通过EKF选取重要性函数而优化了粒子选取,但是传统EPF算法中粒子权值一般是通过正态分布的概率密度函数计算的。此方法没有突出不同噪声粒子的权值差别,在计算中引入了较大的相对误差。通过在更新阶段对权值计算所依赖的概率密度函数做出改进,得到改进的EPF算法。同时采用实际目标跟踪数据进行仿真对比实验,结果验证了此方法有效可行,并且减小了预测误差。

基于互异代表系理论的权值计算方法——代表计数法

基于组合数学中互异代表系理论,通过对评价对象与评价指标关联关系的分析,本文提出了计算指标权值的一种新方法。本文介绍了它的原理、计算步骤,并给出了指标权值计算示例。

基于词频的权值计算在邮件过滤算法中的应用

基于文本分类的过滤方法是目前解决垃圾邮件危机的主要手段,但仍然缺乏规范化的模式和方法以及较高检索性能的过滤机制。该文提出了借助邮件特征域的思想解决上述问题,介绍了特征词与特征域的概念,从利用类间相关评估函数对训练语料进行分析入手,构建特征词典。分析了邮件特征域在邮件主题表达力方面的重要作用,给出了基于特征域词频TF的权值计算方法,并改进了传统的文本相似度计算概率模型。通过实验加以验证,说明提出的方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上,比传统的Rocchio方法有了明显改善。

基于AMTW算法的文本特征词权值计算

提出了一种基于文本集密度的特征词选择与权值计算的方法AMTW (ApproachofModifyingTermWeighting) .该方法可以找出不损失文本有效信息的最小特征词语集 ,设计出更为合理权值计算方案 .

导弹测试数据的处理与权值计算

为了更好地进行基于测试数据的导弹质量评估工作,在导弹测试数据规范化处理问题上,对于模拟量类型的测试数据,结合数据标称值、历史数据与平均数据进行了更加合理的数据归一化综合计算;在测试模块的权值计算方面,设计了层次分析法与熵权法相结合的综合分析算法。合理的归一化测试数据值和测试模块权重值为后续的导弹质量状态评估打下了良好的数据基础。

基于机会网络中邻居结点计算选择的最优化带权路径路由算法研究

在机会网络中,结点选择合适的邻居进行信息传递是决定机会网络算法的关键因素.传统的机会网络算法对于邻居结点的选择存在过渡洪泛和过渡计算,影响了算法的效率.通过对机会网络中结点和其邻居结点的相遇性和携带信息重复性的问题进行研究,设定了结点相遇权值和信息重复性权值.通过计算的方式比较权值大小选择最合适的邻居结点作为下一跳传递信息.通过这样的方式,建立了一种基于权值计算的最优化邻居结点带权路径路由算法(Optimization Neighbors Nodes Weight Path Routing Algorithm)(ONNWP).通过仿真实验,将该算法与机会网络经典算法进行对比,ONNWP在传输成功率、传输延迟和路由开销方面取得了较为明显的优化.

云计算环境基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方案

云计算提高了大数据的使用、分析和管理的效率,但也给数据贡献者带来了对云服务的数据安全及隐私信息泄露的担忧。针对这个问题,结合了基于角色的访问控制、基于属性的访问控制方法并采用了下一代访问控制的体系结构,提出了云计算环境下的基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方法。首先,数据贡献者设置共享文件访问权限级别,逆向规定了访问客体的最低权值;然后,采用变异系数加权的方法直接计算各属性的权值,取消了以属性为中心的基于角色的访问控制中策略规则匹配的过程;最后,把数据贡献者对数据文件设定的权限值定为数据访问者被允许访问的阈值,这样既实现了数据访问控制,又保障了对隐私数据的保护。实验结果表明,随着访问次数的增多,所提方法对恶意行为、权限不足行为等的判断基准趋于稳定,检测能力越来越强,成功率趋于一个较为平稳的水平。该方法在用户访问数量较大的环境下相较传统的访问控制方法能够实现更高的决策效率,验证了所提方法的有效性和可行性。

多元切比雪夫神经网络及其快速权值确定算法

与传统的多层感知器模型相比,切比雪夫神经网络具有收敛速度快,复杂度低,泛化能力强等优点,但是,其研究最为广泛的一元切比雪夫神经网络在解决实际应用中的多元问题时存在着很大局限。鉴于此,对一元切比雪夫神经网络进行扩展,提出了多元切比雪夫神经网络模型,并在切比雪夫多项式正交性的基础上给出了快速权值确定算法。仿真实验证明,相对于传统多层感知器神经网络,该方法在计算精度和计算速度等方面都存在明显优势。

基于改进卡方统计的微博特征提取方法

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。

DF还是IDF?主特征模型在Web信息检索中的使用

Web信息检索的难点之一就是简短、模糊的用户查询与存在大量冗余和噪声的文档之间的不匹配.对Web文档信息特征进行分析,提出Web文档主特征词、主特征域和主特征空间的概念,在该空间上使用文档频度DF(document frequency)信息而非传统意义上的IDF(inverse document frequency)信息进行权值计算,并给出一个改进的相似度计算模型.使用该模型在10G和19G的两个大规模Web文档集合上进行了3组标准测试.比较实验表明,与传统IDF思想相比,在各项评价指标上,DF相关的主特征权值计算方法都能始终较大幅度地提高系统性能,最大达到18.6%的性能改善.

基于类别分布差异和VPRS特征选择的文本分类方法

权值计算和特征降维是影响文本分类的精度和效率的两个重要步骤。该文首先根据特征词的类别分布差异进行特征过滤;然后,分析传统的权值公式TF-IDF的缺点,采用改进的权值计算公式简记为TF-CDF,依据TF-CDF公式计算每个特征词的权值,生成文档集的向量空间模型VSM;接着,提出了一种基于可变精度粗糙理论(VPRS)的特征选择进一步选择对分类贡献度大的特征,并用SQL实现。最后利用支持向量机LibSVM分类器进行实验,实验结果表明特征过滤和选择方法及TF-CDF权值公式有助于提高分类精度和分类效率。

一种基于聚类加权的文本特征生成算法

目前的文本特征生成算法一般采用加权的文本向量空间模型,该模型使用TF-IDF评价函数来计算单个特征的权值,这种算法生成的文本特征冗余度往往都比较高。针对这一问题,采用了一种基于聚类加权的文本特征生成算法,首先对特征候选集进行初始加权处理;然后通过语义和信息熵对特征进行进一步加权处理;最后使用特征聚类对冗余特征进行剔除。实验表明该算法比传统的TF-IDF算法的平均分类准确率高出5%左右。

一种评价搜索引擎信息覆盖率的模型及其验证

搜索引擎的网页搜集子系统通常以WWW的网页构成的有向图结构为依据 ,循着网页间的链接进行搜集从而扩大信息覆盖面 .本文针对这种信息覆盖能力 ,建立量化模型从多个角度考察搜集系统对WWW信息资源的覆盖程度 .文章首先分析了网页搜集不完全性的若干因素 ,在指出信息覆盖率的研究意义后提出了三类重要的信息覆盖率概念 ,然后围绕其中的数量和质量覆盖率展开研究工作 .在建立“采样 -权值计算 -验证”的覆盖率评测模型之后 ,以北大“燕穹”网页信息博物馆为考察对象并获得其网页数据 ,用不同的方式对中国Web进行采样 ;然后分别采用PageRank和HITS两种网页权值算法算出其中的重要网页作为样本 ,从量和质的角度考察“燕穹”系统的信息覆盖率 ,得到合理的数量和质量覆盖率值 ,从而验证了“燕穹”系统信息覆盖率结论的合理性和该信息覆盖率评测模型的可靠性 .

一种多元台风时间序列的相似性度量方法

台风相似性度量方法的研究对防灾减灾、辅助决策等具有重要意义,台风相似性的研究大多集中在台风路径的相似性度量上。首先,梳理影响台风相似性度量的多个要素,提出了基于多元时间序列的台风数据描述方法;其次,提出了台风时间序列完整性、一致性评估与修复方法;最后,针对台风时间序列的不等长问题,设计了一种基于主成分分析和动态时间弯曲距离的相似性度量方法。通过实验验证,该方法能够实现台风相似性的有效度量。

基于粗糙集和K-均值聚类的概念设计实例检索方法研究

针对产品概念设计非常复杂、涉及内容多等特点,提出基于粗糙集的实例推理技术,并将其应用于实例检索。首先在分析了概念设计特征基础上,建立了基于粗糙集的概念设计实例知识表达系统模型,然后通过基于分层聚类的K-means聚类法离散化决策表中的连续属性,利用粗糙集对离散后的决策表进行实例特征属性约简,抽取重要的特征属性作为检索依据,通过权值计算方法得到各特征属性的权值,检索出最为接近的概念设计实例作为设计参考实例。最后以冲压模具实例检索为应用实例,说明了这种实例检索方法的可行性、有效性。

模糊神经网络控制器参数修正方法研究

模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器 ,其既不依赖于被控对象精确的数学模型 ,又能根据被控对象参数和环境的变化自适应地调节控制规则和隶属函数参数 ,但是存在着在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡等缺点。针对存在的问题 ,提出了一种模糊神经网络控制器的优化方法 ,即在线自学习过程中 ,仅对控制性能影响较大的控制规则所对应的权值进行修正 ,以减小计算量 ,根据偏差及偏差变化率的大小自适应调节权值修正步长 ,避免系统发生剧烈振荡。

基于发布时间的新闻网页去重方法研究

网页检索结果中,用户经常会得到内容相同的冗余页面。它们不但浪费了存储资源,而且给信息检索或其它文本处理带来诸多不便。论文在抽取出新闻标题、主题内容和发布日期的前提下,依据新闻的时间性(易碎性),按发布日期分“群”,对冗余网页去重方法进行了探索性研究,从而很大程度地缩小了计算时间,提高了去重准确性。

基于特征域词频的邮件过滤方法的研究

提出了根据邮件特征域信息和特征词频进行垃圾邮件过滤的新方法,并介绍在该方法中的文本特征选取、特征词典构造以及基于TF的权值计算等相关技术,以及改进的文本相似度计算概率模型.实验表明该方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上,比传统的Rocchio方法有了明显改善.

突发事件新闻网页的去重方法研究

随着人们对突发事件新闻的日益关注,需要对其进行有效地分类、索引、加工、处理。参考传统文本处理技术,结合网页结构特征和特定领域文本特征,提出在提取主题内容的基础上,根据突发事件特有的重复规律实现网页去重。实验结果表明,该方法能有效地提高网页去重准确率。