基于单元间距离估计的不等概率抽样算法及应用

现有大数据的不等概率抽样方法大多基于数据分布,泛化能力较差。为此,利用多层感知机、XGBoost和Kriging模型估计总体单元间的相对距离,提出针对海量数据的不等概率抽样算法。此类算法既不需要考虑总体的分布,又能够保证样本的代表性。实证分析结果表明,基于此算法抽取样本构建的模型与简单随机抽样方法相比,模型参数估计的均方误差更低,效果更稳定。

基于代理模型技术的江海直达船体结构可靠性优化设计

为提高船体结构可靠性优化设计这类多参数、高维度、高非线性优化问题的效率,弥补传统船体结构确定性优化设计对影响结构安全不确定性因素考虑的欠缺,本文以一艘江海直达船为研究对象,采用BP(Back Propagation)神经网络代理模型技术,结合SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)过采样算法增加极限状态失效面附近样本点数量,实现以较少的样本点获得较高精度的船体舱段结构极限状态代理模型,进而利用蒙特卡洛抽样模拟方法编制船体结构可靠度计算程序,在结构可靠性分析的基础上以降低船体舱段结构重量为目标,采用模拟退火优化算法开展船体结构可靠性优化设计。本文建立了一套完整有效的、基于代理模型技术的船体结构可靠性优化设计系统,有效提高了优化设计的效率,对江海直达船体结构可靠性优化设计具有指导意义。

基于自适应代理模型的非能动系统可靠性分析

许多先进反应堆采用非能动设计来提高安全性,开展可靠性分析研究是推动其广泛应用的重要环节。由于非能动安全系统依赖于自然循环等物理法则实现系统功能,更容易受到不确定性因素的影响。热工水力过程失效是导致非能动系统失效的主要原因,而传统的故障树等方法无法分析这类失效概率。本文通过热工水力结果训练代理模型,并基于自适应抽样策略有效减少热工水力程序调用次数,通过高度非线性测试函数验证了算法的计算效率,并应用于某一体化压水堆的非能动余热排出系统。计算结果表明:采用自适应克里金模型相比于传统蒙特卡罗与传统克里金模型方法具有更高的计算效率。

基于RBF代理模型的基坑开挖对临近边坡的影响

深基坑开挖往往会影响临近边坡的稳定性并引发滑坡失稳类的工程事故。该文提出一种径向基函数(RBF)与优化拉丁超立方体抽样(LHS)相结合的代理模型,来预测不同基坑开挖方案影响下临近边坡的稳定性。首先,将抽样集合X的参数带入FLAC3D进行基坑开挖数值模拟,再利用二分法确定边坡安全系数得到映射目标值Y,并形成样本数据集。然后,通过样本数据集的训练测试,最终得到结构为3-20-1的代理模型,将基坑边坡之间的距离、开挖宽度、开挖深度3个参数作为输入层,经过基函数所构成隐藏层,输出边坡安全系数作为边坡是否失稳的依据。通过工程算例的对比,表明此代理模型能够较为准确地预测基坑不同开挖条件下边坡的稳定性。

基于环形抽样代理模型的结构可靠性分析方法

该文提出一种基于高效代理模型—Kriging模型的可靠性分析方法,通过欧式距离构造抽样区域,用于确定代理模型更新过程中样本点的选取范围,保证代理模型在更新过程中只对失效概率贡献大的区域选取样本点。算例分析表明该方法具有较高的精度和效率,不仅适用于性能函数为隐式的结构可靠性分析,而且通过改变环形抽样区域的带宽,同样适用于结构可靠性分析中的小概率失效问题,为结构可靠性分析提供了新途径。

基于Kriging模型和代理抽样的分布参数不确定性灵敏度分析方法

针对结构系统输入变量分布参数具有不确定性的情况,为衡量分布参数不确定性对系统输出性能统计特征值的影响,以输出期望和方差为例,建立分布参数对输出性能均值和方差影响的全局灵敏度指标。为克服分布参数灵敏度指标计算量大而导致工程实际难以接受的问题,通过建立分布参数和输出统计特征值之间的Kriging模型,解决分布参数灵敏度分析计算量随输入变量及其分布参数维度增加呈指数形式增长的问题,又引入代理抽样概率密度函数对输入变量进行高效抽样,解除求解输出统计特征值时的计算量对输入变量分布参数维度的依赖性。数值和工程算例结果表明,所提方法能够在保证计算精度的同时,大大降低分布参数灵敏度分析的计算量。

基于POD-DNN代理模型的闸墩锚索有效预应力反演

为掌握锚索的有效预应力,确保混凝土预应力闸墩的安全可靠,建立了结合PSO算法的POD-DNN高效反演方法。使用LHS方法在设计空间中采样,并通过有限元计算相应的响应获得数据样本集;利用本征正交分解对数据集进行降维,建立POD-DNN代理模型;结合PSO算法,对混凝土预应力闸墩锚索有效预应力进行了反演。结果表明,该方法能够准确快速地反演锚索的有效预应力,适用于大体积混凝土水工建筑物的反演问题。

格上的代理重签名方案

针对量子环境下基于大整数分解与离散对数困难问题代理重签名的不安全性,提出一种能够抵抗量子攻击的代理重签名方案.借助Xagawa的代理重加密技术和格上的无陷门签名技术,构造了第一个基于格的代理重签名方案,并运用格上的小整数解问题(Small Integer Solution,SIS)的困难性对其进行了安全性证明.证明和效率分析结果表明,该方案具有双向性、多次使用性、密钥最优性以及透明性,与基于其他困难问题的代理重签名方案相比,具有渐近计算复杂度低的优点.最后,把该方案扩展为基于身份的代理重签名方案.

格上基于身份的单向代理重签名

代理重签名是简化密钥管理的重要工具,能够提供路径证明和简化证书管理等。目前的代理重签名方案都是基于整数分解与离散对数的,其在量子环境下都不安全。针对这个问题,该文利用原像抽样技术与固定维数的格基委派技术,基于格上的小整数解问题(Small Integer Solution,SIS)的困难性,构造了格上基于身份的代理重签名方案。该方案具有单向性,多次使用性等性质。与其它具有相同性质的基于身份的代理重签名相比,该方案具有验证开销小,渐近复杂度低等优点。

基于Kriging代理模型的拉杆组合转子强度可靠性研究

针对燃气轮机拉杆组合转子可靠性分析的复杂性,研究了基于Kriging代理模型的强度可靠性分析方法。通过拉丁超立方抽样法对代理响应曲面进行采样,得到了拉杆组合转子透平端各零件的应力分布特性;建立拉杆组合转子系统的强度可靠性数学模型,分别从零件与系统的角度研究了拉杆组合转子的强度可靠性;研究不确定性因素和强度退化共同影响下的拉杆组合转子强度可靠性,揭示了拉杆组合转子强度可靠性变化规律。研究结果为燃气轮机机组的可靠性设计、安全稳健性运行及停机检修提供了一定的参考。

基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法

为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人满意的概率密度函数估计表现.基于无放回抽样得到的若干原数据集的数据子集,利用帕尔森窗口法在数据子集上进行基概率密度函数估计,并将抽样上估计的基概率密度函数集成得到原始数据集的概率密度函数.通过在柯西分布和正态分布上对比帕尔森窗口法和SRPWE方法的概率密度函数估计表现,证实SR-PWE方法可行且有效.

一种基于格的代理签名方案

由格上基于盆景树原理构造的代理签名,其密钥长度会随代理人所使用格的维数不断变化。为此,提出一种签名长度可控的代理签名方案。根据代理签名长度与格维数的线性递增关系,使用固定维数的格基委托算法生成代理签名密钥,采用原像抽样函数构造代理签名方案,并利用格上小整数解问题和最短向量问题的困难性,对其进行安全性证明。结果表明,该方案在保持代理签名密钥长度不变的同时,可满足代理签名的不可伪造性。

基于代理模型和NLPQL算法的注塑成型质量控制与预测

为快速求得满足塑件成型质量要求的一组最优注塑工艺参数组合,减少注塑生产时操作人员的调试次数,提高塑件成型质量以及生产效率,提出基于多元二阶响应面代理模型和非线性序列二次规划(NLPQL)算法对注塑成型质量进行控制与预测。以某型无线对讲机的塑料外壳为分析对象,应用拉丁超立方抽样法并结合模流分析建立试验样本,构建试验优化目标同试验因素之间的二阶响应面代理模型,基于NLPQL算法在代理模型内进行全局寻优,求得了一组满足塑件成型质量的最优工艺参数组合,NLPQL算法给出了该塑件翘曲量和缩合指数的预测值。试验结果证明了提出方法的有效性,为其他塑件的注塑成型质量控制提供了一套有益的理论方法。

在不可忽略抽样机制下目标变量的估计问题

抽样调查是通过对有限总体的重复抽样,用样本数据对总体的目标变量进行估计,但是若样本的抽样过程与目标变量有关,则样本分布不能代表总体分布,此时用样本数据来估计总体会产生很大的偏差。针对这种在不可忽略的抽样机制下如何进行目标变量的估计问题展开讨论,详细介绍了三种处理该问题的方法并对这三种方法进行了比较,得出第三种概率密度函数的方法是处理该问题比较好的一种方法。

一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法

在小域估计中,由于抽样过程的复杂性以及不等概抽样的广泛使用,往往会出现样本域的抽样过程与域均值相关以及域内样本单元的选择过程与目标变量有关的情况,即不可忽略的抽样机制。文章介绍了一种解决处理不可忽略抽样机制下的小域估计问题的新方法;并通过一个模拟案例说明了这种方法可以得到样本域和非样本域的近似无偏的域估计。

有效的标准模型下格上基于身份的代理重加密

代理重加密在云计算环境下的密文共享等方面起着重要的作用。目前格上基于身份的代理重加密方案都是随机预言机模型的。针对这个问题,该文构造了一个高效的标准模型下格上基于身份的代理重加密方案。在方案中,用户身份仅仅被映射为一个向量,使得用户私钥的尺寸较短。该方案具有双向性,多次使用性等性质,并且在LWE困难假设下是适应性选择身份CPA安全的。

传媒广告与导购效果——上海社科院新闻研究所进行抽样调查

调查的方式及有机构成 这次消费者调查于1993年8月至9月底进行。采用随机抽样调查与分类抽样调查相结合的形式,二者之比大约为5:1,以确保调查的准确性和一定的涵盖面,使调查所得的各类数据更接近于实际情况。

基于Kriging代理模型的铅铋反应堆智能优化方法

铅铋反应堆广泛应用的需求要求研究人员在现有堆芯方案的基础上开展大量优化设计工作。针对铅铋反应堆多物理、多变量、多约束耦合影响的多维非线性约束优化设计问题,基于Kriging代理模型、正交拉丁超立方抽样和SEUMRE空间搜索技术构建铅铋反应堆智能优化方法,耦合物理蒙卡计算/热工分析程序,开发包含抽样、耦合程序前后处理、反应堆优化分析功能的优化平台,并以铅铋反应堆SPALLER-4,URANUS为原型分别开展最小燃料装载量的方案寻优与参数优化验证。验证结果表明,该智能优化方法用于铅铋反应堆设计方案寻优和堆芯参数优化可行、有效,相比传统蒙卡程序计算寻优,在保证预测精度前提下极大地降低了计算成本,与URANUS初始模型比较,燃料装载量、堆芯总质量、活性区体积、堆芯总体积分别优化10.8%,11.5%,18.1%,17.1%,为基于代理模型的智能优化方法应用于铅铋反应堆的优化设计提供参考。

面向云数据共享的量子安全的无证书双向代理重加密

针对开放式云计算环境下的云数据共享的安全性与隐私问题,文章基于带差错的学习问题(LWE)困难性假设,利用高斯抽样技术,提出一个无证书代理重加密方案。在该方案中,云服务器可以利用两个用户授权的代理重加密密钥将两个用户的密文进行相互转换,不但实现了云存储中的数据共享问题,还解决了用户数据的隐私保护问题。该方案不仅实现了代理重加密功能,而且解决了公钥基础设施中的证书管理问题与基于身份密码体制中的密钥托管问题,且证明了在标准模型下基于LWE问题是选择明文攻击(CPA)安全的。更重要的是,该方案在量子环境下也是安全的。

加强代理记账机构监管的几点看法

一、代理记账机构存在的主要问题 2006年10月起，按照年初确定的工作计划和局会计处业务管理的有关要求，苏州市财政局采用随机抽样方式，对市区30家代理记账机构开展了财政监督检查。检查主要针对两个方面的内容进行：第一，在机构及人员资质方面，包括代理记账机构工商营业执照、办公用房产权或使用权证明等证照持有情况；专职、兼职从业人员会计从业资格证书、会计专业技术职务资格证书以及经劳动部门鉴证的劳动合同书、就业登记证、退休证等相关证件的持有情况。