基于信息增益比-支持向量机的泥石流易发性评价

基于对云南省东川区泥石流易发性评价研究的目的,以泥石流多发地东川区为例,采用多重共线性分析和信息增益比(IGR)模型筛选指标因子,在此基础上利用支持向量机模型(SVM)构建泥石流易发性评价模型。通过GIS平台,以栅格单元为评价单元,使用自然断点法制作研究区泥石流易发性分为极高易发区、高易发性区、中易发区、低易发区和极低易发区5个等级。结果表明,指标因子经过优化后,模型的曲线下面积(AUC)值为0.9033,说明指标因子选取合理,模型构建可靠,研究结果可为山区泥石流防灾减灾提供科学依据。

基于信息增益比的决策树用于毕业生就业预测

关于毕业生就业的预测研究,对毕业生就业及学校招生与教育教学管理工作具有指导作用。针对目前毕业生就业预测存在的不可靠性,提出了一种基于信息增益比的决策树应用于毕业生就业预测分析的方法,通过计算样本空间的信息熵和测试属性的期望信息熵以求得测试属性的信息增益比,从而构造出基于信息增益比的决策树,据此能够准确预测毕业生的就业情况。以广东教育学院的毕业生就业情况为例进行预测,实验结果表明所用方法的有效性和可靠性。

用于机载激光雷达偏振通道增益比测量的1／2波片优化设计

利用平面平行板模型和晶体膜层理论,定量分析了偏振光通过1/2波片时偏振平行分量和偏振垂直分量透过率的比值与晶体厚度的关系,对用于机载激光雷达偏振通道增益比测量的1/2石英波片和1/2方解石波片的最佳加工厚度和合适的厚度加工区域进行了定量计算和探讨,指出了不适合加工的晶体厚度区域。回波信号的偏振化方向与1/2波片的光轴方向平行和垂直时分别测得的增益比值存在一定的差异,利用这两个增益比值反演得到的沙尘退偏振比,其最大相对误差在20%左右。

加入信息增益比的矿井塌方风险决策模型仿真

矿井各区域会发生结构承压改变,区域差异较大,对塌方的贡献程度也不同,不同局部对塌方的贡献很难准确量化。当前的压力监测模型多是采用同一压力阀值系数进行监测,没有考虑矿井下不同区域承压给塌方风险带来的正向影响和区域之间的承压关联性,很难形成科学的决策。为解决上述问题,提出了一种加入信息增益比的矿井塌方风险监测技术,分析了矿井中不同区域承压数据的产生与处理,使用信息增益比做为决策树属性分裂的衡量指标,对传统的模型进行优化。实验证明,改进方法能够将传统矿井塌方风险监测的准确率大幅度提高,对实际的矿石开采提供有效指导。

一种基于模糊增益比例的决策树属性选择方法

节点属性的选择是决策树生成过程中的关键环节,以ID3和C4.5为代表的经典决策树算法中,树节点的选择是通过子集样本数计算信息增益或增益比例得到的。但是,对于连续性属性,由于离散化分割导致了子集边界元素在隶属关系上的模糊,使样本计算的方式存在了一定的不合理性,为解决这一问题,采用了模糊集理论并以模糊度的方式取代样本个数参与增益比例的计算,给出了一种获得决策树分类中不确定性尺度的可行途径。

一种适用于红外制导弹药的变增益比例导引律

针对红外制导弹药在采用具有角度约束制导律时需要剩余飞行时间的问题,提出了一种不需要剩余飞行时间且可实现大落角攻击的变增益比例导引律。利用期望落角固定时中末段导航比与过载及目标视角约束的解析关系,建立导航比计算模型,解算出中、末段导航比及切换点位置;随后,对比研究了变增益比例导引律与弹道成型制导律的性能,并对其工程应用进行了分析研究。结果表明:变增益比例导引律在实现落角及位置约束的同时能满足视场角及过载约束,且相比于弹道成型制导律,其硬件资源需求更少。

偏振激光雷达增益比定标方法对比研究

增益比定标误差是影响偏振激光雷达退偏比精度的主要因素之一,观测前必须进行准确的增益比定标。本文分析了现存多种增益比定标方法的基本原理,并通过实验对比了+45°法、±45°法、△45°法、旋转拟合法与退偏器法等增益比定标方法的定标准确性与优缺点。实验结果表明:△45°法、±45°法与旋转拟合法在对准偏失角较小的情况下定标相对准确,但±45°法与旋转拟合法操作较为繁琐。+45°法在无对准偏失角的情况下定标误差仍较大。退偏器法操作最简便,但会受到非理想退偏器的制约。通过理论分析与实验对比,本文给出了增益比定标方法的最佳选择,即在一般情况下采用△45°法定标,在有高精度退偏器的情况下采用退偏器法定标。

基于信息增益比修正G1的系统协调发展测度模型及实证

文章从指标分类性能的角度引入信息增益比确定指标重要性排序,并利用系统聚类法将系统和子系统进行聚类得到各系统对应的分类数据集计算各指标的信息增益比,采用信息增益比大小修正G1法构造了新的权重计算方法,并以中国31个省份“五化”系统协调发展现狀为例进行了实证。

马尾松2个世代种子园6年生家系生长的遗传变异与增益比较

【目的】研究与评价马尾松一代、二代无性系种子园的遗传增益及改良效果,指导马尾松良种选育、生产及应用。【方法】利用营建在浙江省淳安县燕山林场和福建省邵武市卫闽林场的6年生马尾松一代和二代自由授粉家系遗传测定林,分析不同世代种子园子代生长性状的遗传变异,并进行家系育种值估算及生长评价。【结果】马尾松不同世代的种子园子代生长差异很大,其树高、胸径和单株材积等生长量显著大于马尾松优良天然林分的混系子代,其中一代种子园子代各家系单株材积表型值和育种值分别大于优良天然林分混系55.78%~84.62%和40.66%~71.39%,二代其值分别大于优良天然林分混系58.96%~108.97%和42.97%~91.89%,二代种子园子代的平均生长量和遗传稳定性总体上高于一代种子园子代。树高、胸径和单株材积等主要生长性状在世代内家系间的生长差异均达极显著水平,在一代种子园子代中最优家系的树高、胸径和单株材积分别大于最差家系21.94%、30.72%和97.75%,在二代种子园子代中最优家系的树高、胸径和单株材积分别大于最差家系23.42%、29.60%和90.09%,说明种子园中对亲本材料的再选择非常重要。依据子代的单株材积育种值在两测定点的位次及其变幅大小,将38个家系分成速生型、较速生稳定型、较速生不稳定型和慢生型4类,各类所占家系数分别有23.68%、26.32%、21.05%和28.95%,其中速生型和较速生稳定型家系所对应的亲本无性系可作为新建马尾松二代无性系种子园的优良建园材料。种子园子代主要生长性状的地点×家系、区组×家系的互作效应极显著,说明各家系在不同立地环境中生长表现不一致。【结论】马尾松无性系种子园良种效益显著,二代增益大于一代。通过选择速生型和较速生稳定型家系将有助于种子园建园亲本的再选择、现有种子园的留优去劣疏伐和重建新的种子园。鉴于子代主要生长性状的基因型与环境互作使各家系在不同立地环境中生长表现不同,建议对子代生长表现突出、结实量较多的无性系进行单系采种利用。

融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法

随着信息技术以及电子病历和病案在医疗机构的应用,医院数据库产生了大量的医学数据.决策树因其分类精度高、计算速度快,且分类规则简单、易于理解,而被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据固有的高维特征空间和高度特征冗余等特点,使得传统的决策树在医学数据上的分类精度并不理想.基于此,提出了一种融合信息增益比排序分组和分组进化遗传算法的混合式特征选择算法(GRRGA).该算法首先使用基于信息增益比的过滤式算法对原始特征集合进行排序,然后按照密度等分的原理对排序后的特征进行分组,最后再使用分组进化遗传算法对排序后的特征组进行遗传搜索.其中,分组进化遗传算法共分为种群内和种群外两种进化方法,并使用两种不同的适应度函数来控制进化过程.此外,针对决策树的不稳定性,提出使用Bagging方法对C4.5算法进行集成学习.实验结果显示,GRRGA算法在6组UCI数据集上的Precision指标均值为87.13%,显著优于传统的特征选择算法.此外,与另外两种分类算法对比可知,GRRGA算法的特征筛选性能依然是最优的.更重要的是,Bagging方法在Arrhythmia和Cancer医学数据集上的Precision指标分别为84.7%和78.7%,充分证明了该算法的实际应用意义.

同向与反向抽运光纤拉曼放大器的增益比较

为分析同向抽运与反向抽运光纤拉曼放大器(FRA)的增益特性,基于已有的耦合微分方程,采用反向抽运中打靶法和龙格库塔法相结合的算法,得到相应结果;详细分析了所有参量对增益的影响,对两种抽运方式在小信号和大信号时分别进行比较,指出小信号时,同向和反向抽运FRA的增益相差不大;大信号时,同向抽运FRA的增益要高于反向抽运的,并且比反向抽运更难以达到增益饱和。

基于信息增益比例约束的数据匿名方法及其评估机制

针对数据发布中的隐私泄露问题,分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件,提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理,将数据集中的元组划分到若干个等价群中,然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中,以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并,可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨,提出了匿名结果可用性和安全性的量化计算方法。在UCI知识库提供的Adult数据集上的一系列实验结果表明,该方法是有效可行的。

基于信息增益比和SGAN的信息系统评估模型

信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格。以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果。针对这些问题,建立了“信息增益比+SGAN”的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本“真伪概率”和“下类似比系数”作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准。

舷侧阵CBF和OBF的阵增益比较

以舷侧阵作为研究对象,首先介绍了常规波束形成器(CBF)和最佳波束形成器(OBF)的波束输出信号模型,然后推导了信号+噪声场合下的阵增益表达式,比较了在不同信号频率和不同信号源方向角下,CBF和OBF的阵增益,最后在增加了有指向性的CW干扰后,分析了此场合下的阵增益,并比较了不同的信号频率下,干扰源方向角的变化对两类波束形成器阵增益的影响。

数字地震仪IFP增益比较器的设计

增益比较器是瞬时浮点放大器的核心部件,它对地震记录的质量有一定的影响。本文以DFS-V、SN 338仪器为例,对预测时间和记录精度进行了较深入的研究,指出了仪器的增益比较器在工作时,对子样记录精度的不利影响,其影响是由于预测时间过长和子样现时值参加比较造成的。本文提出子样现时值不参加比较,仅预测值参加比较,而且预测时间不能过长。基于上述考虑,设计了单极性增益比较器,其设计方案合理,电路结构简单,预测时间在6.5～23μs之间可连续调整,能有效地避免“飞点”的产生,而且可确保有更多的IFP输出子样都进入比较器的电平窗口,从而提高了仪器的记录精度。

带耦合电感的高增益比Boost变换器的分析

针对连续工作状态(CCM)的Boost变换器的升压比小于5这一缺陷,提出了一种带耦合电感的高升压比Boost变换器,详细分析了它的工作过程,推导了等效电抗、升压比等参数,并对电路进行了仿真.仿真结果证实了理论分析的正确性.

一种内容网络缓存系统增益比调优方法

拥有自己的产业,不做管道搬运工,从流量经营向内容网络的转变,这是企业转型的趋势。内容网络缓存系统的磁盘利用率,对内容网络质量具有重要影响。湖北公司针对内容网络缓存系统进行了一系列的优化,更好的提升了缓存系统服务能力。文章提出了通过优化提升磁盘利用率的方法,增加缓存系统存储的热点资源数量,从而提升缓存系统服务吐出流量,减少回源流量,提升缓存系统的增益比。

基于信息增益比率分类的多Agent序贯拍卖模型

大多数序贯拍卖模型中的标的只具有一个属性,本文构造了一个标的兼有共同价值和私人价值两个属性的序贯拍卖模型。考虑在拍卖过程中公开标的信息,分别给出此模型下买家Agent在第一价格密封拍卖规则(The First Price Sealed Auction,FPSA)和第二价格密封拍卖规则(The Second Price Sealed Auction,SPSA)中的竞价策略函数。提出一个基于标的信息增益比率的分类算法LIWNB,使得买家Agent在提交竞价时能准确分类当前拍卖信息,精确估计标的的共同价值。实验结果显示,算法LIWNB在一定条件下具有较高的分类性能。

常用稳健估计方法应用于水准网的相对增益比较

稳健估计方法常用来消除或减弱观测值中的粗差对水准网计算的影响,然而,不同稳健估计方法的稳健性不尽相同。以3个具有不同观测值数量和未知数数量的水准网为例,通过仿真实验比较了13种常用稳健估计方法的稳健性。结果表明,无论是对于具有独立等权观测值的水准网还是对于具有独立不等权观测值的水准网,L1法、Danish法、German-McClure法和IGGIII方案都是相对更为有效的稳健估计方法。它们比其他常用稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差的影响。