挖掘所关注规则的多策略方法研究

通过数据挖掘 ,从大型数据库中发现了大量规则 ,如何选取用户所关注的规则 ,是知识发现的重要研究内容 .该文研究了利用领域知识对规则的主观关注程度进行度量的方法 ,给出了一个能够度量规则的简洁性和新奇性的客观关注程度的计算函数 ,提出了选取用户关注的规则的多策略方法 .

一种基于贝叶斯网络模型及多策略计算的本体映射方法

本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,本体映射是实现异构本体之间知识共享、重用的关键技术.结合本体和贝叶斯网络模型以及多策略方法,本文提出一种新的本体映射方法——基于贝叶斯网络模型及多策略计算的本体映射方法MSBN(Mapping based on Multi-Strategy and Bayesian Netw ork).MSBN首先将本体模型转换成贝叶斯网络模型.然后使用多策略方法(Multi-Strategy)计算不同贝叶斯网络模型节点之间的相似度,并为所有节点生成相似度表ST(Similarity Table).最后,使用迭代的映射推理过程,从相似度表中推理出新的映射关系.

一种多策略认知诊断方法:MSCD方法的开发

当前国内外开发的认知诊断模型基本上只能处理单策略的测验情景,并假设所有被试均采用同一种加工策略/解题策略,从而忽视了加工策略的多样性及差异性。本研究根据de la Torre和Douglas(2008)采用多个Q矩阵来表征多个加工策略的思想,并结合使用丁树良等(2009)修正的Q矩阵理论及孙佳楠,张淑梅、辛涛和包珏(2011)的广义距离判别法,开发了一种新的多策略认知诊断方法——MSCD方法。Monte Carlo模拟研究结果表明:在单策略测验情景下,传统的单策略认知诊断方法与采用MSCD方法的诊断正确率均比较理想,且差异不大;但在多策略测验情景时,传统的单策略认知诊断方法诊断正确率较低,而MSCD方法的诊断正确率却仍较理想;当加工策略增至5种时,MSCD方法仍有较高的边际判准率、模式判准率以及加工策略判准率。研究表明MSCD方法基本合理、可行。这为实现对加工策略的诊断提供了方法学支持,有利于拓展认知诊断在实际中的应用。

基于多策略ISOA优化SVM的变压器故障诊断研究

针对由支持向量机(SVM)参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法(SOA)易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法(ISOA)优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优性能;然后,利用ISOA对SVM内部参数进行优化,构建基于ISOASVM的变压器故障诊断模型;最后,将油中气体溶解分析(DGA)数据的特征提取结果输入到ISOA-SVM模型中进行变压器故障诊断。实例分析表明,所提ISOA-SVM模型诊断精度更优。

一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化

为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础上,综合考虑粒子间距离和惯性质量择优选出全局最优粒子。此外,一种新颖的集合变异方式被用于引导粒子群体跳出局部最优解区域,增强粒子群体的全局搜索能力。测试问题的仿真结果表明,所提出方法能加快最优解的收敛速度和搜索性能,可有效应用于置换流水车间调度问题的求解。

一种基于测速行为的VPN服务器节点识别

随着互联网络的快速发展与应用普及,虚拟专用网络(VPN,virtual private network)技术被越来越多的企业和个人用于规避网络审查,这给网络空间监管与治理带来了巨大挑战,VPN加密流量的识别对于网络空间的治理愈发重要。因此,针对VPN流量识别问题,受VPN软件测速的启发,提出了一种多策略混合VPN节点识别方法,该方法融合了基于随机森林算法的测速单元发现、基于DBSCAN聚类算法的VPN节点推荐以及基于主动探测的VPN节点验证等多种策略,实现了从VPN发现到验证的闭环;在真实千亿级超大规模网络流量元数据集上,对提出的方法进行验证;实验结果表明,基于随机森林算法的分类模型,对测速行为识别的泛化准确率可在90%以上;基于主动探测验证机制对疑似VPN进行验证,准确比例达90.6%;多策略混合VPN识别方法可有效识别VPN节点,为VPN加密流量识别研究提供了新的视角。

A New Rational-based Optimal Design Strategy of Ship Structure Based on Multi-level Analysis and Super-element Modeling Method

A new multi-level analysis method of introducing the super-element modeling method, derived from the multi-level analysis method first proposed by O. F. Hughes, has been proposed in this paper to solve the problem of high time cost in adopting a rational-based optimal design method for ship structural design. Furthermore,the method was verified by its effective application in optimization of the mid-ship section of a container ship. A full 3-D FEM model of a ship,suffering static and quasi-static loads, was used as the analyzing object for evaluating the structural performance of the mid-ship module, including static strength and buckling performance. Research results reveal that this new method could substantially reduce the computational cost of the rational-based optimization problem without decreasing its accuracy, which increases the feasibility and economic efficiency of using a rational-based optimal design method in ship structural design.

Application of multigrid NLS-4DVar in radar radial velocity data assimilation with WRF-ARW

The nonlinear least-squares four-dimensional variational assimilation(NLS-4DVar)method intro-duced here combines the merits of the ensemble Kalman lter and 4DVar assimilation methods.The multigrid NLS-4DVar method can be implemented without adjoint models and also corrects small-to large-scale errors with greater accuracy.In this paper,the multigrid NLS-4DVar method is used in radar radial velocity data assimilations.Observing system simulation experiments were conducted to determine the capability and efficiency of multigrid NLS-4DVar for assimilating radar radial velocity with WRF-ARW(the Advanced Research Weather Research and Forecasting model).The results show signi cant improvement in 24-h cumulative precipitation prediction due to improved initial conditions after assimilating the radar radial velocity.Additionally,the multigrid NLS-4DVar method reduces computational cost.