结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法

为了解决D-S证据理论应用中基本概率赋值(BPA)获取困难、生成模型适用度低的问题,提出一种结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法:通过基于KNN算法得出的密度峰值点与样本间的距离为依据生成单焦元BPA函数,通过信念χ~2散度对全子集事件赋值并基于可信度对BPA进行信息修正,用改进的信念熵公式计算各证据的不确定性权重,进行证据的再分配.利用生成的BPA解决少样本和不均衡类样本的实际应用问题,经多个数据集验证诊断精度均达85%以上,优于其他方法.

基于模态应变能与频率信息修正的结构多损伤识别研究

在工程结构的损伤诊断领域,采用模态应变能方法对多损伤识别的结果一般不太稳定,易产生误判现象.为了解决以上问题,提出了一种基于模态应变能与频率的信息修正识别方法.该方法首先利用应变能方法对结构损伤问题进行了初步的识别并获得局部决策,然后引入了频率识别方法以获得补充决策信息,最后利用证据融合理论对所获得的局部决策进行了信息融合修正,从而获得精度和识别效果更高的整体决策信息.仿真结果表明,采用了信息融合修正方法的结构多损伤定位,可以产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决,其识别效果不仅明显好于应变能方法,而且优于频率识别方法.

基于信息修正的非期望效用模型

人们对事件发生的可能性存在着主观判断。在不同的概率区间,人们对概率变化的敏感度是不一样的。传统的期望效用理论忽视了决策者对概率的主观反应,无法准确描述风险决策行为。基于信息修正的非期望效用模型,将客观概率转换成主观决策权重,可以弥补期望效用模型在捕捉决策者对概率主观反应方面的缺陷;同时,利用基于信息修正的非期望效用模型,通过量化人们在购买保险或股票时对风险的主观概率判断,可以对人们的保险需求和证券投资行为作出更好的解释或预测。

一种基于惯性/高度计/视觉融合的地理信息修正算法

针对无人机视觉景象匹配导航中感知图像地理信息修正精度与实时性相互制约的问题,提出了一种基于惯性/高度计/视觉融合的地理信息修正算法。首先基于惯性导航解算的姿态与相机内参完成透视变换矩阵的计算,并通过线性插值完成实时图像的姿态修正,同时在该过程中引入透视变换矩阵因子降低传感器标定误差对修正精度的影响。进一步利用相对高度数据与相机内参完成空间分辨率计算及尺度修正。最终使其与基准图的坐标系、空间分辨率相同。为验证所设计算法的效果,设计了惯性/高度计/视觉组合装置并进行了飞行实验。实验结果表明地理信息修正平均误差为0.84像素,时间耗费为0.043 s。与传统利用图像匹配进行修正的算法相比,所提算法平均误差减小了80%,耗费时间缩短了90%以上,在精度与实时性上均有大幅提升。

边信息传播修正的半监督维数约减方法

现有基于边信息的半监督维数约减算法大都是直接将保留边信息和数据拓扑结构的目标函数相加,因此数据拓扑结构中的错误连接不会因已知的边信息而得到修正.提出通过边信息传播及修正机制将边信息融入到数据拓扑结构图中的方法,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息.实验结果表明本文所提出的算法较之其它算法,对数据降维后用于分类时可取得较高的准确率,且算法对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性.

基于案例推理病态信息修正中案例库的设计

从实际遇到的问题着手,分析了病态信息修正案例库的设计方法,为利用基于案例推理方法实现病态信息修正奠定了基础。

基于信息修正的城市天然气供应系统风险评价

引入无需评价指标风险概率分布的概率预测模型,计算天然气供应系统各评价指标的最大风险概率;通过主客观混合评价法对系统进行较为完整的评价;充分利用已有数据信息,对系统评价结果进行基于风险发生概率的修正;通过熵值权重法和概率权重法计算系统的主、客观权重,应用加法、乘法等运算得到基于风险概率变化度的组合权重,从而建立具有组合权重的城市天然气供应系统混合风险评价体系。

汉语中会话修正的“非信息修正”的现象与功能

会话修正研究是近20年来,国际话语分析界研究的热点之一。它最早是由社会学家谢格洛夫等人于1977年提出的,属于话语分析的一个研究领域。该理论提出后,马上受到诸多国内外语言学家的关注。本文作者概述了上述研究,更重要的是笔者发现:尽管国内外诸多语言学者对会话修正的分类进行了深入的分析,但他们却没有发现:修正往往不是"为错而正"的。它很大程度上受"个人动机"的影响。这种人际交往中的"个人动机",就会为会话修正中单纯的"信息修正"以外的"非信息修正"的产生提供了可能性。本文借助于汉语戏剧和电视剧语料,着重从会话修正中"非信息修正"入手,讨论"非信息修正"的现象和功能,为修正理论的完善提供新的佐证,为人们在交际中提高质量和效率起着重要的作用。

基于信息修正的深度残差学习

提出了一种新的深度残差网络的拓展模块,有效提高了学习表示的鲁棒性。所提出的方法是一个简单的即插即用模块,即组卷积式编码-解码结构,它可以作为一个额外的信息过滤部件集成到原来的深度残差网络中。利用编码器的下采样来产生信息压缩过的特征图,解码器模块被驱动以产生激活准确的特征图,其能够突出显示输入图片中最具有判别力的区域,最后通过元素级相加和激活操作对输入特征进行信息修正。为了使设计的模型计算更加高效,通过减少残差分支的通道数来探究其轻量级版本的表现,发现并没有明显的性能下降现象。在各种基于残差网络的架构上进行实验,获得了一致性的性能提高,而且付出的计算代价与原始版本相比差别不大,甚至还低。

基于天气信息修正的短期冷热电负荷联合预测方法

针对冷热电负荷波动与天气信息关系密切的现状,提出一种基于天气信息修正的短期冷热电负荷联合预测方法。首先,使用基于增量学习的宽度学习预测模型对待预测日天气信息进行修正;同时,使用季节分解方法对冷热电负荷进行分解,将三种负荷分解成为长期趋势及循环分量、季节分量以及不规则分量。其次,对分解不同负荷得到的相同分量使用同一个预测模型进行预测,并将各分量预测结果综合得到冷热电负荷预测结果。最后,利用某地区的真实天气数据及负荷数据进行分析,对所提天气修正方法和模型框架在冷热电负荷预测中的优越性进行了验证。结果表明,与常见的预测模型以及一般的预测框架对比,所提方法能够有效提高冷热电负荷预测精度。

基于信息修正GM(1,1)模型的黄金价格行情预测

为了科学预测黄金的价格行情,构建信息修正GM(1,1)模型来模拟其价格走势。首先对2011年国内黄金价格(Au9999)进行分析,选出波动较大的少量数据,再用信息修正GM(1,1)模型进行动态预测,最后将模拟结果与传统的GM(1,1)模型进行误差分析,并将预测结果与2012年1月、2月数据进行对比分析。结果表明信息修正GM(1,1)模型能减少随机扰动和驱动因素,其模拟和预测的精度较高,结果可靠。

基于信息再修正的负荷协调预测方法研究

负荷预测的准确性与规划的匹配性越来越重要,而在多级负荷预测中,由于预测误差的存在,不同等级的负荷预测结果会出现不统一、不协调的情况。针对该问题提出一种基于信息再修正的负荷协调预测方法,首先以预测年前一年预测结果的预测误差为先期参考数列计算各级预测结果的可信度;然后将同一预测方法下预测年协调前后的负荷预测差作为新的参考数列,替换原先参考数列,进行信息再修正,求得新的可信度,并利用该可信度建立协调预测模型,进而得到协调结果;最后根据算例分析,验证了文中所提方法的正确性。

基于信息畸变修正和粒子群算法融合的配电网故障定位

针对馈线终端单元(FTU)上传节点状态信息易发生畸变而造成误判的问题,引入一种故障信息修正的概念。先将修正方法进行分类,并用其对FTU上传的故障信息进行校正。算例仿真表明,利用粒子群算法对修正后的故障状态信息进行迭代求解,能够对配电网单故障、多故障快速定位,且修正后的故障信息相较于未修正的故障信息定位准确率更高、耗时更少。

病态信息修正中的建议值排序模型研究

对于生成的建议值,提出了建议值的三种排序模型,分别是变换次数排序模型、距离排序模型和相似度排序模型,使得用户能够方便和准确地选择到正确的建议值。

成份股信息能否预警股市崩盘?

本文基于修正信息份额模型,利用市场指数及其成份股的信息构建预警指标,从指数成份股的信息这一角度研究股市崩盘预警问题。以成份股相对指数的信息份额衡量单只股票推动指数的能力,并以所有成份股信息份额的方差描述成份股轮动推动指数变化的程度大小,以此构建预警指标,研究结果表明:在上涨行情中,成份股轮动推动指数上涨的现象明显,随着轮动程度减弱,股市容易发生崩盘;以信息份额的方差构建预警指标可以较好地对指数的大幅下降做出预警,成功预警本文定义的5次崩盘中的4次。

用于带边信息人脸数据的半监督维数约减算法

提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。

基于LPC1768的九轴传感器角度修正系统的设计

以LPC1768作为核心芯片,使用九轴传感器测量数据,传感器与CPU之间通过IIC通信。通过加速度计ADXL345、电子罗盘HMC5883和陀螺仪ITG3205获取角度信息,对其进行对比实验和分析,可以发现它们各自的优劣所在。并通过简单的数据融合算法对传感器进行信息融合来获取比较准确的物体角度信息,以得到所需的物体空间姿态信息。

铁路站场工程BIM模型信息审查系统研究

为保证铁路站场BIM模型在设计、创建和应用过程中具备统一且正确的模型特征和信息,以铁路站场BIM模型审查为出发点,基于Bentley-ORD软件开发铁路站场BIM模型审查系统,研究站场BIM模型信息标准规则,并搭建了标准数据库,通过信息读取模块获取模型包含构件的所有信息,利用信息审查和信息修正模块将模型构件的实际信息和标准数据库中的信息格式及内容形式进行对比审查、修正,并输出审查与修正的详情报告。研究表明:基于标准化的BIM模型审查体系,使得通过审查的BIM模型具备符合相关标准要求的结构形式与附加信息;利用批量化模型审查方式,实现大规模站场BIM模型的快速、批量化一键审查与信息修正,显著提高了审查效率和模型修正的准确度;通过应用统一的模型审查标准,反向推动了站场专业BIM设计的三维环境的统一,促进了站场BIM三维设计的标准化,提高了设计效率。

多微电网参与的配电侧日前市场竞价修正模型

随着电力市场改革的推进,多微电网系统参与配电侧市场与常规能源发电商同台竞价成为趋势。鉴于此,构建了基于多代理系统的市场互动架构,建立了互动模式下多微电网系统代理和常规能源发电商代理参与的配电侧日前市场双层竞标模型。下层出清模型考虑环境因素,将碳排放外部成本进行量化与内置;上层信息修正模型通过多轮互动产生的电价、电量、碳排放等信息对发电代理的竞价策略进行优化。算例针对4个不同场景下发电代理的竞价行为进行模拟,结果表明双层竞标模型能够激发市场活力,提升多微电网系统和低排放机组的竞争力。