基于多层隐类贝叶斯网络的舰船生存能力评估模型研究

生存能力是舰船设计时需要考虑的一个重要性能指标,然而其涉及的因素较多,因素之间的关系错综复杂,不确定信息充斥其间.在系统分析舰船生存能力评估要素的基础上,针对评估过程中的不确定性信息难以量化处理的特点,引入基于贝叶斯网络的多层隐类模型算法对舰船生存能力进行评估,给出了模型评分原理.最后以实例说明了建模方法与评估过程,并结合专家意见分析了模型的优劣,说明该多层隐类模型的算法符合实际情况.

基于隐类模型的轨道交通票价分级制定

以影响轨道交通票价制定的各类因素为研究对象,依据已有的理论基础和实践经验,设计了涵盖众多影响票价构成因素的调查问卷,并对有效问卷数据进行统计。利用隐类模型分析合理的票价分类,以及各分类水平对应的多因素不同取值,为轨道交通票价制定的实际应用提供参考。

女大学生婚恋态度探究——来自单类内隐联想测验的证据

婚恋态度是指一个人对婚恋带有价值判断和感情色彩的结果,包括个体对婚前恋爱、婚后生活以及性行为的主观看法三部分。本研究将问卷调查和单类内隐联想测验(SC-IAT)相结合,从婚前恋爱、婚后生活和性爱取向三方面入手,测量女大学生的外显和内隐婚恋态度,探究女大学生的婚恋态度现状,了解女大学生对婚恋的真实看法,并考察外显和内隐婚恋态度之间的关系。本研究通过对测量结果的分析,得出以下结论:(1) 女大学生外显恋爱态度和外显性态度积极,外显婚姻态度中立。(2) 女大学生内隐恋爱态度、内隐婚姻态度和内隐性态度均积极,平均内隐效应值D均大于0。(3) 女大学生外显婚恋态度和内隐婚恋态度不相关,二者属于不同的心理结构。

建筑工人外显-内隐风险态度关系及其对不安全行为的影响

为探究外显风险态度与内隐风险态度之间的内在联系及其对不安全行为的影响,以建筑工人为研究对象,编制了风险态度量表来测量建筑工人的外显风险态度;同时,结合单类内隐联想测试对建筑工人的内隐风险态度进行了测量。结果表明:建筑工人的外显风险态度与内隐风险态度之间存在正相关关系;外显和内隐风险态度共同影响着建筑工人的不安全行为,且内隐风险态度对不安全行为的影响效果高于外显风险态度,高内隐风险态度的建筑工人不安全行为发生的次数更少;具有高外显-高内隐风险态度的建筑工人的安全素养最高,个体不安全行为发生的次数最少,低外显-高内隐、高外显-低内隐次之,低外显-低内隐风险态度的建筑工人不安全行为发生的次数最多。该研究结果对减少生产过程中个体不安全行为的发生次数以及降低生产事故率具有重要意义。

基于SC-IAT的大学生中医药文化内隐态度测量

研究聚焦大学生群体的中医药文化内隐态度。通过预备性研究选定概念词和属性词以使用单类内隐联想测验测量大学生群体的中医药文化内隐态度,采用问卷测量其外显态度,讨论内隐与外显态度间的关系。结果表明,大学生群体对中医药文化存在积极的内隐效应;大学生群体对中医药文化的内隐态度与外显态度相互分离,属于两个不同结构。

基于隐聚类和狄利特雷过程的大规模MIMO-OFDM接收机设计

本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模方法,利用概率参数模拟不同的传播环境.然后,将机器学习领域的狄利特雷过程(Dirichlet Process,DP)引入到稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)模型中,建立了DP-SBL结构,在信道估计的同时挖掘并利用大规模MIMO系统所特有的隐聚类特征.接着,将DP-SBL结构应用于大规模MIMO-OFDM系统中,在因子图上利用消息传递算法推导了一种基于隐聚类和狄利特雷过程的接收机算法.最后,将本文提出的接收机算法和现有算法进行对比分析.结果表明,本文提出的接收机算法充分利用了大规模MIMO-OFDM系统特有的空间相关性,能够以较低的计算复杂度获得较强的鲁棒性和显著的性能增益.

心理疾病内隐污名:来自单类内隐联想测验的证据

以61名大学生为被试,采用三个独立的单类内隐联想测验(SC-IAT)考察心理疾病内隐污名的构成及其内隐效应。结果发现:(1)在认知评价、情感反应、行为倾向及其三者合并的4个SC-IATs中,被试在相容任务上的反应时均显著快于不相容任务;(2)总的SC-IAT和三个独立SC-IAT的内隐效应显著;(3)65.27%的被试的内隐效应值大于0,表现出对心理疾病患者负面的内隐态度;(4)研究采用的心理疾病内隐污名SC-IAT具有较好的信、效度指标。研究表明,被试倾向于将心理疾病与消极词联结在一起,心理疾病污名的内隐效应显著;心理疾病内隐污名包括自动化的负面认知、消极情感反应和歧视倾向。

单类内隐联想测验评估自杀意念的有效性初探

目的探究单类内隐联想测验(SC-IAT)评估抑郁或/和焦虑状态青年患者自杀意念的有效性。方法选取169名抑郁和/或焦虑状态青年患者进行贝克自杀意念量表(BSI)和SC-IAT测试并评估是否有自杀计划,据此随机抽取被试进行分组,自杀意念组、自杀计划组和对照组各有28名。结果全体被试中,外显自杀意念、内隐自杀意念和自杀计划的报告率分别为40.24%、25.44%和16.57%。外显自杀意念者、内隐自杀意念者和混合自杀意念者中,自杀计划报告率分别为41.18%、41.86%和52.94%。外显、内隐测量结果有中等一致性(Kappa值=0.44,P<0.01)。单样本t检验发现,自杀计划组、自杀意念组D值均值大于0(P<0.01,P<0.05),对照组D值均值小于0(P<0.01)。方差分析表明组间D值差异有统计学意义(P<0.05)。Turkey事后检验显示,两两比较D值差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 SC-IAT可以初步用于临床自杀意念的评估,是外显评估工具的重要补充。

隐虾类与海洋无脊椎动物的共栖关系(Ⅱ)

The associations between pontoniines and other marine invertebrates are summarized and discussed in the present paper. 55 genera of the 71 known pontoniine genera are associated with other marine inverbrates. The known hosts are listed with tables, and the conclusions that they are most numerous in association with the Coelenterata (30 genera), other in order are Echinodermata (13 genera), Porifera (12 genera), bivalve Mollusca (7 genera), and ascidian Tuicata (3 genera) ; most of the pontoniine species and genera are associated with only a single order and class of host respectively, are proposed.

基于模式识别的多类隐写分析

文章在小波频域高阶统计矩图象隐写分析基础上,将隐写分析问题扩充为多类问题,针对CorelDraw图象库5种常用的隐写方法进行了实验,结果表明该文方法不仅能检测出图象是否隐含数据,还能指出所用的隐写方法,识别率在90%以上。还提出了多类“类内类间分布图”,对于高维可分性好低维可分性差的图示问题,指导特征以及分类器的选择,具有很高的价值。

基于多特征的空域替换类图像隐写检测方法

提出一种基于多特征的空域替换类图像隐写检测方法。通过分析空域替换隐写原理,找出空域替换类隐写的共性,分别用位平面纹理相似性和位平面统计相关性以及位平面低比特位随机性来度量和刻画该类隐写对图像位平面间关系属性以及图像位平面属性的影响,由此构建针对空域替换类的隐写检测方法。实验结果表明该方法有效,并具有较高的检测准确性和较强的适应性。

巴拿赫空间中广义向量F的隐互补类问题(英文)

在一些恰当的假设条件下,利用Fan-KKM定理研究了巴拿赫空间中一类新的广义向量F的隐互补类问题及与其相关的一类广义向量F的隐变分类不等式问题,证明了在巴拿赫空间中这两类问题在一定条件下的等价性,利用这一等价性也证明了解的存在性定理.

内隐联想测验、简式内隐测验、单类内隐测验测评大学新生自杀意念的效果

目的:比较内隐联想测验(IAT)、简式内隐测验(BIAT)、单类内隐测验(SC-IAT) 3种实验范式对大学新生内隐自杀意念的测量效果。方法:在广西大学2016级全体新生(n=6951)中选取261名学生进行IAT、BIAT和SC-IAT测评,剔除无效数据后,3组有效被试各80人。以每个实验的效应指标值(D值)为内隐自杀意念的指标值,并采用症状自评量表(SCL-90)条目15和大学生人格问卷(UPI)条目25的得分评估外显自杀意念。结果:3组的总样本和不同人口学特征大学生的D值与0相比差异均有统计学意义(均P <0. 05); 3组之间的D值差异有统计学意义(P <0. 001),IAT组的D值最大。SCL-90条目15、UPI条目25得分与IAT、BIAT、SC-IAT实验测量D值的相关均无统计学意义(均P> 0. 05)。结论:与BIAT和SC-IAT相比,IAT测量的效应指标最高,敏感性最好,测量大学新生内隐自杀意念的效果更好。

隐子空间聚类算法的改进及其增量式算法

基于稀疏表示的隐子空间聚类(latent subspace clustering,LSC)算法,相对于传统的子空间聚类算法,具有更快的聚类速度,使其适用于更大的数据集,但是其存在字典训练具有随机性,占用内存过多等缺陷。参照LC-KSVD字典训练算法的思想,通过将一部分信号的标签信息添加进字典训练阶段,以此提高了字典的判别性,进而提出了聚类精度更好的ILSC(improved LSC)算法。但相比于LSC算法,ILSC算法在字典训练阶段的耗时却大幅增加,针对此缺陷,参照增量字典训练的思想,提出了ILSC算法的增量式聚类算法I2LSC(incremental ILSC),在确保聚类精度、NMI(normalized mutual information)、RI(Rand index)值高于LSC且与ILSC相当的同时,较之ILSC具有更快的运行速度。

基于改变率自适应分类的多类隐写分析

一般的多类隐写分析需将每种隐写算法的各种嵌入率当作一类进行训练,因其在构造分类器时未能充分考虑算法和嵌入率对分析能力的影响,故而准确率存在一定的提升空间。提出一种基于改变率自适应分类的多类隐写分析方法,将隐写改变率和算法差异性两方面因素分层考虑。该方法使用支持向量回归法估计待测图像的改变率,进而根据改变率自适应地选择分类器,从而提高分类准确率。实验结果表明,所提方法相较于现有准确率最高的方法准确率平均提高约2%～3%,特别在嵌入率较低的情况下,提高幅度可达5%以上。

该隐和亚伯——人类第一对兄弟

人类第一对兄弟,理当成就彼此相爱之典范,未想手足相残之悲剧居然从他们身上开始。 假如你可追问该隐,也许他会埋怨是神“偏心”：明明我是种地的,亚伯是牧羊的,各人拿自己的特产献上,合情合理,怎么神可以不喜悦我的祭物？

基于隐结构分析建立中医证候分型规则的三种方法

中医治疗疾病时,首先需要把患者进行辨证分型,疾病的辨证分型标准主要是专家组通过讨论确定的,具有较强的主观性。本文介绍三种基于无标签数据建立辨证分型规则的方法:隐类分析、单步隐树分析和双步隐树分析,并基于801例肝炎肝硬化患者中医症状数据,对三种方法进行对照比较,明确它们各自的优势和不足,以便在临床研究中选择使用。这些方法的使用可以促进辨证分型的客观化,提高临床诊疗的一致性。

刘韫良及其《壶隐斋联语类编》

贵州地处祖国西南,昔日被视为“蛮荒之地”,因而黔省文化艺术往往被忽视。由于种种原因,许多收录全国各地楹联的专书,录载贵州的联语寥寥无几,一些论联赏联专著,“名联”中没有贵州的份,撰联大家中亦无一人是贵州人。最近,贵阳市志办编辑出版的《金筑丛书·贵州联语两种》,录载有关贵州的联语数千联,其中一些联语堪与全国“名联”相媲美,《壶隐斋联语类编》系首次刊印,其作者刘韫良亦堪称撰联大家。

隐结构模型对2型糖尿病病机规律的探讨

目的:探索2型糖尿病的病机规律。方法:以2501例2型糖尿病的临床数据为基础,运用隐结构模型的方法加以研究。结果:得出隐结构模型关于2型糖尿病"症-证—病机"相互关系及病机规律。结论:隐结构模型是一种非线性的方法,这对于研究非线性、复杂性的中医证候无疑是一种比较合适的手段。