具有位置相关权重的工期分配排序问题研究

针对具有位置相关权重的工期分配排序问题进行了研究,其目标是在共同工期分配/松弛工期分配两种模式下,找到最优的工件加工序列以极小化工件工期与工件延误的线性加权和,其中权重是与位置相关的权重。通过证明一系列性质得到工期的计算方法,进而将所要研究的两类工期分配问题转换为与工件加工时间有关的函数。根据每个工件对应的系数来给出具体求解算法从而得到最优的工件序列,以及对应的最优共同工期/最优松弛工期。通过具体的算例验证了此算法可在多项式时间内求解。

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。

基于XGBoost特征选取和迭加权相关权重矩阵的高分五号遥感影像变化检测

提出一种基于迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),使用XGBoost机器学习模型训练选取特征变化波段,训练预测变化检测结果的方法(IR-CWM-XGB).以国产高分五号(GF-5)高光谱遥感影像为数据源,经过预处理后,通过迭代加权得到迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),然后经过XGBoost算法选取特征波段,选取随机样本进行模型训练,使用最终模型生成变化的结果.实验结果表明:本研究方法与变化矢量分析(CVA)变化检测方法、主成分变化矢量分析(PCA-CVA)变化检测方法、迭加权多元(IR-MAD)方法、卷积神经网络(CNN)等方法进行对比,本研究方法变化检测结果的Kappa系数和总体精度较高,误检率较低.

层次分析-基于指标相关性的权重确定法结合正交设计优化党参、黄芪、茯苓复合饮料提取工艺

目的应用正交实验设计,结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和基于指标相关性的权重确定法(criteria importance through intercriteria correlation,CRITIC)优化党参、黄芪、茯苓复合饮料的提取工艺。方法以总皂苷、总黄酮、总多糖和出膏率作为考察指标,通过AHP、CRITIC、AHP-CRITIC对各指标进行权重系数赋值,应用正交实验综合评分法对正交实验结果进行分析,优选党参、黄芪、茯苓复合饮料的提取工艺参数。结果AHP-CRITIC确定权重系数结果科学合理,根据权重系数结合正交实验综合评分法所得综合评分结果优选出最佳提取工艺为:药材加18倍量水提取2次,每次60 min,在最佳提取工艺条件下,该复合饮料的总皂苷含量为32.21 mg/100 g,总黄酮含量为41.48 mg/100 g,总多糖含量为6.245 mg/100 g,出膏率为16.34%。结论优选的提取工艺操作简便、稳定,提取率高,可用于党参、黄芪、茯苓复合饮料的制备。

基于词性与词序的相关因子训练的word2vec改进模型

词性是自然语言处理的基本要素,词语顺序包含了所传达的语义与语法信息,它们都是自然语言中的关键信息.在word embedding模型中如何有效地将两者结合起来,是目前研究的重点.本文提出的Structured word2vec on POS联合了词语顺序与词性两种信息,不仅使模型可以感知词语位置顺序,而且利用词性关联信息来建立上下文窗口内词语之间的固有句法关系.Structured word2vec on POS将词语按其位置顺序定向嵌入,对词向量和词性相关加权矩阵进行联合优化.实验通过词语类比、词相似性任务,证明了所提出的方法的有效性.

基于SWARA-CRITIC-MARCOS的负荷侧资源响应潜力评估方法

充分挖掘负荷侧资源的响应潜力是提升负荷资源调控能力的有效手段之一。为有效感知负荷的响应潜力,提出了一种基于SWARA(逐步加权评估比率分析)-CRITIC(基于相关性的权重求取)-MARCOS(基于折中方案的备选方案排序)的负荷侧资源响应潜力评估方法。首先,基于负荷、经济、社会和系统层面构建负荷响应潜力的多维影响因素指标,并采用模糊数理论对指标权重和负荷的响应潜力进行评估;其次,将SWARA和CRITIC相结合计算各指标的综合权重;然后,采用MARCOS综合指标权重计算各负荷的响应潜力效用函数值,得到各类负荷的响应潜力排序结果;最后,以上海市部分可调度用户负荷为基础的算例验证了所提方法的有效性。

计数区间的模糊相关系数研究

随着大数据时代的来临,数据生成的形态也随之趋于多元化,从过去单一数值演变成多数值的呈现方式,以此贴近社会实践。在统计数据的生成过程中,多值逻辑反映的模糊数据分析方法已逐渐被广泛应用。文章在计数值模糊区间数据形态的条件下,提出测量两个计数区间随机变量的模糊相关系数,并且透过模拟分析及个案数值分析加以验证模糊相关系数的效果,以此为企业经营或政府部门提供政策拟订参考。

基于变换序列权重峰值拟合的直线电机速度的快速精密测量

为了实现直线电机动子速度的实时鲁棒精密测量,研究了一种基于权重相位相关峰值拟合的直线电机速度测量方法。首先,构造出锯齿波条纹目标图像,利用线扫描相机获取运动过程中的连续锯齿波条纹序列。然后,采用相位差算法得到相邻信号的互功率谱,引入反比例函数代替傅里叶反变换后的狄拉克函数,仅通过对峰值点及两个邻域点简单加权,更加快速稳定得到条纹信号的亚像素位移。最后,根据系统标定系数和固定拍摄间隔计算直线电机动子实时速度。实验结果表明:本文方法的平均耗时约为0.02 ms,测量精度在0.05 pixel以内,速度测量精度为0.03 mm/s。

一种综合范例推理和规则推理的发现技术

提出一种新的范例推理 (CBR)和规则推理 (RI)集成的混合构造方法 ,该方法利用 RI的结果为新的查询范例的各属性设置相关权重 ,提高

基于CRITIC和TOPSIS的区域工业科技创新能力评价研究

为有效评价区域工业科技创新能力,构建了融合绝对值指标和平均值指标的评价指标体系。以28个地区为研究对象,基于目前最新的2014-2017年数据,使用基于指标相关性的权重确定法(CRITIC)确定指标权重,运用逼近理想解排序法(TOPSIS)从"静态"和"动态"两个视角评价,识别出各地区工业科技创新能力的现状和发展。研究发现,技术引进、自主创新、R&D人员和经费、R&D项目活跃度、科技成果转化始终是影响各地区工业科技创新能力提升的重要因素。"静态"评价结果显示,中国工业科技创新能力总体一般,地区间差异较大,"很强"和"较强"的地区只有广东、江苏、上海、北京、浙江和山东6个省市。"动态"评价结果显示,工业科技创新能力发展存在明显的区域依存,强弱格局比较稳定,短期内难以改变。研究成果表明,该指标体系和模型能够有效评价区域工业科技创新能力。最后,结合重要影响因素,给出提升工业科技创新能力的建议。

基于概念图的智能教学系统研究

概念图是一种知识组织工具,能有效的表达概念之间的顺序.基于概念图的智能教学系统,正是利用概念图的这一特性,使用权重错误率和模糊评价法对学生的学习情况进行诊断,输出每个学生的认知状态.随后系统使用权重指标法计算出概念关联度,找出主要学习路径,对学习内容进行推荐.并通过学习加强路径算法为每个学生建立学习加强路径,对学生进行个别化指导.最后,使用平均数差异显著性T检验来测量两组学生的学习情况,对系统在提高学生的学习效率方面进行量化评价.

基于复合赋权云模型的邮轮玻璃幕墙风险分析

为提高邮轮玻璃幕墙结构的安全管理水平,提出一种基于复合赋权云模型的风险分析方法。通过风险源辨识构造邮轮玻璃幕墙失效故障树,为提高赋权结果的准确性,采用复合赋权法计算风险因素权重,利用层次分析法进行主观赋权,并引入基于相关性指标的权重确定法对主观赋权结果进行修正。再基于正态云模型处理专家语义评价中的模糊性和随机性问题,通过融合语义评估结果得到邮轮玻璃幕墙失效风险等级。结果表明,邮轮玻璃幕墙风险等级为中等,其中持久载荷导致的玻璃胶蠕变失效和船体中垂中拱等变形导致的玻璃疲劳损伤和结构胶腐蚀老化等因素为关键风险因素,在邮轮运营过程中应加强管理。

优选因子场预报方法的研究

现行的场预报方法,一般是根据预报量之间的统计关系,进行场分解,而后用经验正交函数建立预报方程,但却很少考虑到外界因子的作用。本文尝试把影响因于引入经验正交预报方法中。在这种优选因子场预报方法中,作者不仅考虑预报量之间内部的相互关系,而且也考虑了外部因子的影响,借助于从综合因子中优选因子,可以建立对于预报数量和等级都适用的最优预报方程。提出了权重相关系数的概念。与其他相关系数之间的明显差别是,它具有场的特征。本文还介绍了水湿的盐度预报的一些实例。

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序(TOPSIS)方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定(CRITIC)方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。

用于图像检索的三种分类器方法及其性能评价

为了研究基于不同分类器的基于内容图像检索(CBIR)方法检索结果之间的关系,针对3种基于不同分类器的CBIR方法—基于解析特征相似性的k近邻方法、基于学习特征相似性的BP神经网络方法和基于信息论的互信息方法,分析研究了它们各自的检索性能以及它们之间检索结果的相关度和权重相关度(相关度描述不同CBIR方法检索到相同ROI占返回ROI总数中的比例信息,权重相关度则描述这些相同的ROI在各自检索结果中的不同排序位置信息)。实验结果表明,K-NN,BP-ANN和MI之间检索结果相关度较差,当返回15个ROI时,平均查准率分别为72.6%7,0.7%和68.9%,K-NN与MI,K-NN与BP-ANN以及MI与BP-ANN之间检索结果相关度分别为7.09%,9.60%和14.37%,权重相关度分别为0.011,0.023和0.039。这表明,由于基于不同分类器,不同CBIR方法可能会检索到视觉上和排列顺序上非常"不同的"相似图像。

A New method for selecting multi-scale road network objects

Aimed at solving the problems of road network object selection at any unknown scale, the existing methods on object selection are integrated and extended in this paper, and a new object interpolation method is proposed, which reflects the inheritable and transferable characteristics of related information among multi-scale representation objects, and takes the attribute effects into account. Then the basic idea, the overall framework and the technical flow of the interpolation are put forward, at the samet：me synthetical weight function of the interpolation method is defined and described. The method and technical strategies of object selection are extended, and the key problems are solved, including the dejign of the objective quantitative and structural selections based on the weight values, the interpolation experiment strategies and technical flows, the result of the test shows that the object interpolation method not only inherits the objects at smaller scales, but also takes the attribute effect into account when deriving objects from larger scales according to the road importance, which is a guarantee to objective selection of the road objects at middle scales.

考虑时空相关性的固定检测缺失数据重构算法

应用相关性理论,研究了交通流数据中缺失值与其他数据的相关性,对与缺失值不同相关性的数据给予不同的权重值,提出了基于交通流时空相关权重的重构算法,并以北京市二环快速路为研究对象,运用VISSIM仿真软件建立仿真模型,利用仿真数据对新算法和现有算法进行了对比分析。研究结果表明:在连续缺失1～10个数据时,模型1的重构值与仿真值平均相对误差最大仅为1.8766%,一般情况下,平均相对误差均在1.0000%以下,可见,模型1算法优于现有的重构算法。

甘松功效质量标志物的量化辨识

目的研究甘松功效的质量标志物。方法通过网络药理学及文献挖掘获得有效性数据;HPLC、GC-MS分析获得可测性数据;通过TCMSP、TM-MC和TCMID数据库收集专属性数据。采用层次分析-基于指标相关性的权重确定方法对各要素层指标进行综合赋权,计算甘松各化学成分的综合评分。结果绿叶醇、绿原酸、马兜铃酮、甘松新酮、石竹烯/β-石竹烯、白菖烯、蒙花苷、α-蒎烯、isoaromadendrene epoxide、β-紫罗酮等10种成分可作为甘松功效的潜在质量标志物。结论对甘松的功效质量标志物进行了量化辨识,为完善甘松的质量标准提供了依据。

基于多指标权重分析和正交设计法优选景红颗粒复方提取工艺

目的:确定指标权重,优选景红颗粒提取工艺,为其工业化生产提供参考。方法:以芍药苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)、基于指标相关性的权重确定方法(CRITIC)及AHP-CRITIC混合加权法确定各指标权重系数,结合正交实验结果优化景红颗粒提取工艺参数。结果:芍药苷、红景天苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷分别在33. 14～198. 8,27. 26～163. 5,9. 265～55. 59μg·mL^(^(-1))内呈良好的线性关系,相关系数分别为0. 999 8,0. 999 7和0. 999 8; AHP-CRITIC混合加权法较AHP法和CRITIC法科学、合理、稳定,按照其确定的权重系数进行综合评价确定景红颗粒的最佳提取工艺条件为:加10倍量60%乙醇,提取2次,每次1. 5 h。结论:AHP-CRITIC混合加权法确定的权重系数客观、真实,可以反映处方配伍信息,优选后得到的工艺稳定可行,重复性好,可用于工业化生产。