一种基于模糊逻辑的被动测量自适应抽样算法

结合被动抽样测量系统的特殊性，分析了模糊逻辑控制理论应用于被动测量系统抽样算法上的可行性。仿真结果表明，基于模糊逻辑控制理论的自适应抽样算法能够动态地调整被动测量系统地抽样间隔，使网络测量准确度和计算机资源费用达到优化。

潜水器结构可靠性计算的自适应β球方法

针对β球方法不能独立使用的特点,提出了一种自适应β球方法.发展了一般β球法使其能够计算含有非正态相关随机变量的可靠性.提出了一种自适应抽样算法来确定初始β球的大小,并采用3个算例验证了提出的自适应抽样算法的有效性和准确性.结合自适应抽样算法和扩展的一般β球法,形成了一种适用性较强的自适应β球方法.使用提出的自适应β球方法计算了潜水器耐压圆柱壳结构可靠性,并和重要抽样法、PCM方法以及Drezner积分方法进行了比较.

基于非平衡数据的LDA-BPNN信用评分模型

随着互联网金融的蓬勃发展,信用评分已成为评判是否为贷款人放款的重要依据,传统的信用评分方法的单一性,不能有效地减少不良贷款带来的巨大损失。提出一种基于非平衡数据的LDA-BPNN方法构建信用评分模型,通过Borderline-SMOTE算法进行非平衡数据过采样,达到平衡样本分布,进一步构建LDA-BPNN模型,显著提升了模型的预测准确率。在不同数据集上,利用多类机器学习算法进行定性和定量对比,并通过pr曲线、AUC等评价指标进行验证,验证结果表明上述模型的分类效果更佳。

多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法

在综合利用先验信息与观测信息的基础上,提出了多个粗差探测的Bayes方法。为了有效地防止掩盖和湮没现象的发生,在分析掩盖和湮没现象发生原因的基础上,从识别向量的样本相关系数阵的特征结构出发,提出了多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法,并设计了相应的算法——自适应MCMC抽样算法。