飞行品质科目动作段自动筛选算法

飞行品质试飞是飞行器平台鉴定试飞科目最多、数据处理最为复杂的试飞项目。随着国内航空事业蓬勃发展,试飞架次和试飞数据呈现出跨越式增长。海量的试飞架次和试飞数据给试飞工程师数据处理的效率提出了挑战,制约了试飞进度和工程师科研精力,因此实现试飞数据的自动化处理和分析技术势在必行,而动作段的选取往往依靠试飞工程师进行手动选取,耗时耗力,成为影响数据处理效率的关键环节。

基于聚合度热点收敛映射机制的云计算人工智能数据筛选算法研究

为提高数据筛选效率,针对数据筛选算法进行分析,阐述了传统算法的基本应用原理和实际应用缺陷,总结传统算法存在的问题,明确算法优化思路。在此基础上针对性优化设计新型算法,重点阐述以云计算人工智能和聚合度热点收敛映射机制为基础的新型数据筛选算法。优化完成后仿真实验显示,新型算法应用效果良好,显著提高了数据处理带宽和筛选业务量。

一种本体学习中的领域概念筛选算法

由于现有领域概念筛选方法中领域筛选存在不准确的缺点,提出了一种改进的本体学习中的领域概念筛选算法。该算法针对领域相关度和领域一致度公式存在的信息描述不全的缺点进行改进,给出了改进公式和领域概念筛选算法。实验数据表明,该方法提高了领域概念筛选的有效性,取得了很好的效果。

一种改进的面向文本的领域概念筛选算法

在语义技术及其应用中,本体学习是一个研究热点,而领域概念筛选则是本体学习的基础。对于领域概念筛选问题,领域一致度与领域相关度相结合的方法效果较好,却也存在信息描述不全的缺点,因此提出了一种针对此问题的改进的领域概念筛选算法。通过计算候选概念之间的语义相似度,识别出低频的具有同义关系和整体-部分关系的词语集,过滤掉部分冗余概念,然后采用改进的领域相关度和领域一致度相结合的公式进行筛选。实验表明,该方法提高了领域概念筛选的有效性。

志愿分级筛选算法在选课系统中的分析与改进

在选课系统中,当同一门课程有多个教学班或要求学生选课必须有多个志愿时,适合使用志愿分级筛选算法。为了使选课过程更加科学化、人性化,对该算法进行了系统的分析,并从选课前准备工作、预选和正选三方面提出了改进措施,从而得到一个实用性更强,更加完善的选课算法。用改进后志愿分级筛选算法设计的选课系统,使优秀的学生可以优先选到自己感兴趣的课程,使选课系统更加人性化,更加适合学生学习的需求。

面向分级身份密码批验签的错误签名混合筛选算法

针对分级身份密码(HIBC)批验签过程中的错误签名快速识别问题,设计实现了一种错误签名混合筛选算法。针对HIBC签名算法不完全聚合的特点,首先将所有签名作为树叶构造平衡二叉树,然后通过拆分攻克与指数测试方法查找错误签名,并且利用计算中间值的关联性减少计算开销。算法性能分析表明,当批验签中错误签名数大于2时,该算法计算开销低于独立测试、通用折半拆分、指数测试以及裁剪搜索算法,能够有效筛选出HIBC批验签中的错误签名,可以应用在云计算认证等应用场景中。

多级志愿动态概率筛选算法的研究

目前的选课系统存在着一些普遍问题,如选课不公平、实时性差、人工干预工作量大等,这些现象主要是和选课算法的好坏有直接的关系.本文对志愿分级筛选算法进行了改进,采取的改进方法是多级志愿、动态概率筛选.通过改进后的算法在选课系统中的应用和对实验数据的分析,证明了该算法是可行的,并且具有良好的公平性,实时性和选课的高命中率,达到了预期的设计目标.

电路故障诊断中探针测试点的筛选算法研究

介绍了基于故障字典的电路故障诊断系统设计及故障定位过程,提出了针对固定型故障的简化探针测试点集合的流域覆盖法的思想,在分析单固定型故障和多固定型故障的基础上给出具体的筛选算法,讨论了单故障诊断与多故障诊断的应用。

基于动态筛选算法的二元判定图的优化

作为逻辑布尔函数的一种高效简洁的描述方法,BDD规模结构对应着计算机实现算法的空间和时间复杂性。随着应用领域的不同,BDD的节点和路径的规模成为关注的两个焦点。文章讨论利用基于动态规划的筛选算法来实现从节点规模和路径的大小两方面对BDD的优化。在将筛选算法用于节点优化的基础上,从理论上提出了优化路径的思路及可行算法。

基于综合值修正的领域概念筛选算法

为了提高领域概念筛选的准确率,对测试数据进行了筛选,指出了算法误筛选常用词汇的问题,分析了常用词汇的高一致度值导致高综合值的缺陷,设计并探讨了术语综合值修正参数,改进了原有综合值的计算方法,放大了领域概念与常用词汇之间的差别。仿真实验表明,修正后的综合值与原综合值相比,变化趋势一致,但幅度更大。数据实验表明,在不影响领域概念筛选结果的基础上,改进后的筛选算法增大了领域概念的综合值,同时降低了常用词汇的综合值,实现了常用词汇的剔除,提高了准确率。

一种基于反差掩膜效应的细节数据筛选算法

本文以人眼所具有的反差掩膜效应为依据，提出了一种图象小波分解高频细节数据的筛选算法，并将其用于指导编码，能够获得较好的效果。

准循环低密度校验码的筛选算法

文中提出了一种用筛选算法寻找指数矩阵的新方法.利用计算机搜索得到的最小值p在理论上达到了Fossorier给出的最小下界.

DRC-BK分类器的规则筛选算法

有效的规则筛选算法有助于提高分类器的性能和效率。目前 ,DRC- BK分类器中 ,仅考虑到规则的权重对分类分析的贡献 ,却忽略了规则本身的分布对分类的贡献。本文提出了带权重的规则筛选算法 ,该算法同时考虑了规则的权重和规则的分布。实验结果表明 ,DRC- BK分类器采用该算法后 ,规则集的大小可以明显地减少 ,而分类性能有所提高 ,且能有效地消除了噪声。

选课系统中引入权重值的分志愿筛选算法研究

为保证高校学生选课的科学性、合理性、公平性和人性化管理理念,分析目前各种选课算法的优劣,针对传统的分志愿筛选算法中缺乏人性化的筛选以及随机不确定性,提出一种引入权重值的改进型分志愿筛选算法,该算法有效提高了优秀学生选课选中率,从而调动学生积极性,同时也有效降低算法时间复杂度。

论类梯度筛选算法的无效性

本文简要介绍了水能资源梯级开发顺序最优化研究中著名的“类梯度筛选算法”,在实践中给出了该算法的一个反例,并在理论上证明了该算法的无效性.

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。

字符候选集筛选算法评测方法研究

MSER连通域在文字检测方法中被大量使用,主要用于生成最初的文字候选集合,便于后续算法进行筛选。而MSER连通域的筛选算法的效果直接影响了整体文字检测的最终结果。目前只有对整体文字检测进行评价的数据集和方法,缺少单纯地针对MSER筛选算法效果的评测机制。文中介绍了一个评测MSER候选集筛选算法效果的方法和框架。本方法首先应用基于森林的层次遍历算法遍历MSER候选集,然后随机着色同一层中的MSER候选集节点,挑选标记其中符合规范的区域,并标注结果为正样本,其余未标注部分为负样本,构建评测数据集。基于该数据集,可以评测各类筛选算法的性能。文中测试了MSER剪枝算法、深度学习和SVM分类方法来对候选集进行筛选并评测其效果,表明了评测方法和数据集的有效性。

基于局部相似性的特征匹配筛选算法

针对传统ORB算法匹配效率低、误匹配率高的问题,提出一种基于局部相似性的特征匹配筛选算法。对传统的非极大值抑制算法进行优化,优化后算法在效率上有明显的提升并且可以保留更多能准确匹配的特征像素点,从源头减少了误匹配的产生。针对传统RANSAC筛选算法迭代慢、对视角变化图像的鲁棒性不足的缺陷,提出一种基于局部相似性的筛选算法,通过特征像素点局部范围内其他特征像素点的相似分布进行筛选。实验结果表明,提出的筛选算法具有更高的效率,同时对视角变化的图像鲁棒性更强。

基于评价值的志愿分级筛选算法在网上选课系统中的应用

网上选课系统越来越多地应用到学校的教学工作中,为了督促学生的学习,使学生的学习连贯性更好,对志原分级筛选算法进行改进,增加评价值项目,同等条件下,选择评价值高的学生入学某选修课进行学习。

基于极值选取的疲劳应力筛选算法研究

核电站关键设备在线疲劳监测系统需要将重要的中间输出结果,即应力数据回写到实时数据库PI系统中。对未经筛选的应力写入PI数据库非常耗时,并且很多应力对重现应力趋势并没有显著贡献。因此,对应力数据进行筛选尤为必要。提出了一种基于极值选取的应力筛选算法,在保证筛选前后应力趋势基本一致的前提下,极大缩短了应力回写时间,从而有效控制了应力计算步骤后处理的总体耗时。