属性识别和G1-熵权法在电能质量评价中的应用

利用属性识别理论,根据电能质量指标客观数据的测度属性建立指标测度评价矩阵。利用指标客观权重与指标测度矩阵相关的属性,提出利用G1-熵权法来确定各个电能质量指标的综合权重系数,克服了单一赋权法的片面性,减小了计算量。实例分析表明,该方法得到的评价结果更加客观、准确和全面。

对江南-雪峰带构造属性的讨论

讨论了江南-雪峰山“隆起带”的性质问题,它既不是造山带的“厚皮构造”,也不属于沉积盖层褶皱的“薄皮构造”,而是“过渡型的基底拆离式”的构造。其发生机制是印支—早燕山运动期间由SE向NW(同时派生由S向N、由E向W)的基底拆离和推覆,成为控制整个扬子板块海相中古生界盆地改造变形的动力来源和主导因素,也控制了海相油气的形成与聚集。

测井-地震多属性密度曲线重构反演技术及应用

为了提高波阻抗反演的分辨率,在密度资料对反演结果产生重要影响的基础上,利用岩心、测井及地震资料,从岩石物理性质-测井响应-地震响应角度分析,提出应用测井-地震多属性密度曲线重构技术合成拟密度曲线,其结果用全井连续取心样品测试分析数据验证的平均误差为0.05g/cm3。应用反演效果分析表明,反演结果吻合率从重构前的78%提高到重构后的86%,密度曲线重构反演技术提高了反演精度和分辨率。

基于小生境完全属性-值空间树的属性序约简优化算法

为了克服传统粗糙集属性约简方法求解效率不高,且难以搜索出满足用户需求的最优属性约简集的问题,提出了一种属性序约简优化算法。该算法基于决策表的完全属性-值空间树结构,在属性约简空间自适应构造小生境超球面邻域半径,并进行约简树的生成、剪枝、约简及动态优化等,快速找到满足用户需求的最优属性序约简集。相关仿真实验表明该算法在保证收敛速度的同时具有较强的属性约简优化性能,是一种能满足用户需求的高效属性序约简算法。

倒向P-推理与属性剩余发现-应用

利用P-推理(P=Packet),提出倒向P-推理;倒向P-推理简称P-1-推理。P-1推理由内P-1推理(internalP-1-reasoning)与外P-1推理(outer P-1-reasoning)共同构成;或者,if((x)kF珚+1,(x)kF)■((x)kF珚,(x)kF+1),then(αkF,αkF珚+1)■(αkF+1,αkF珚)是P-1-推理。P-1-推理是P-推理的对偶形式;内P-1-推理是内P-推理的对偶形式;外P-1-推理是外P-推理的对偶形式。在一定的条件下,P-1-推理能够被还原成普通推理。P-1-推理是从P-推理的反问题中得到的。给出内P-1-推理、外P-1-推理及其推理结构;给出P-1-推理结构与P-1-推理定理、P-1-推理与普通推理的关系以及P-1-推理与它生成的属性剩余;利用这些研究,给出P-1-推理在信息系统中的应用。P-1-推理与P-推理是P-集合生成的两类动态推理形式,它们在信息系统的不同领域中获得应用。

应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性

土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环境因子选择容易获取的地形因子和由遥感影像提取的植被因子和湿度因子,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的土壤-环境模型。结果表明:全氮、速效钾、全钾、有机质与环境因子间均有显著相关性;建立的PLSR模型可解释土壤属性的空间变异从23%(全氮)到27%(全钾);与逐步回归方法构建的模型相比,利用PLSR构建的土壤-环境模型可以更好地表征土壤属性与环境变量间的关系,拟合精度和预测精度也相对较高,说明PLSR建立的模型可以更好地应用于相似区域的土壤属性预测。

基于风险-效益比和前景理论的风险性多属性决策方法

针对依据期望效用理论的风险性多属性决策方法未考虑决策者实际决策时的不理性,提出基于风险-效益比和前景理论的风险性多属性决策方法。该方法借鉴经济学中商品性价比,定义了能有效反映方案间对比信息的风险-效益比参数;同时,为更充分地在决策中体现决策者的不理性,基于前景理论价值函数对风险-效益比进行修正,使用加权法得到包含方案优劣偏好信息的判断矩阵,进而得到方案排序。计算实例表明,该方法可操作性强,方案评价结果符合实际决策存在的非理性,为此类问题解决提供了一个新的途径。

顾客是如何评价体验质量的?——基于在线评论的事件-属性分析

尽管已有不少研究在探究体验,但是迄今为止体验作为一种经济产物仍未得到科学、全面的认识,相比服务质量,体验质量由于侧重顾客的心理或情感反应使其更加难以测度,已有的研究理论也难以达成一致。但有关体验质量的研究日益注重顾客心声的吐露和自我建构过程,越发注重顾客潜意识的发掘,本文借助游客撰写的反映其真实体验经历的在线评论,来研究顾客是如何对体验进行评价,通过"事件-属性"分析来回答什么是卓越的顾客体验这一体验质量的核心议题。通过内容分析发现,顾客体验评价所涉及的关键事件包括体验场景、服务流程、体验项目、顾客体验以及体验价值;通过类属分析法,从顾客主观情感反应出发,提炼出五大关键事件的属性,即体验场景的怡人性、体验项目的有趣性、服务流程的流畅性、顾客体验的高潮性以及体验价值的正向性。本研究提出,旅游企业可以通过在线评论指导改善体验场景、优化服务流程、设计体验项目等以促使游客体验质量的提高。在顾客主导逻辑下,企业如何加强对消费生成内容的利用和对社交智能资源的使用以实现B2C价值共创,还有待进一步研究。

多属性决策的α-较多属性偏爱法

对于多属性决策问题 ,引进属性偏爱数概念 .由此 ,依据问题的属性值的特点 ,提出了求解多属性决策问题的α-较多属性偏爱法 .

火山-侵入杂岩带的成岩-成矿专属性

成岩成矿关系问题，特别是成矿作用与岩浆活动的专属性问题，一直是矿床学研究中的重要课题。粤东地区热液脉状锡、钨（多金属）矿床产于中生代花岗质火山岩、次火山岩和侵入岩组成的火山侵入杂岩带中，成岩年龄与成矿年龄一致，但矿床地质、矿床矿物流体包裹体和同位素地球化学没有相对标准来区分这些来源于岩浆作用不同阶段、不同产出状态岩浆岩的成矿物质特征，使得人们对于区内矿床成因的认识不一。文中运用稀土元素地球化学方法，着重探讨和对比了矿床矿石、蚀变岩石及与成矿有关的岩浆岩的稀土元素特征和配分型式，并进一步根据在不同压力条件下Ｃｌ－在熔体和热液间的分配系数实验数据和不同压力条件下热液与相应熔体平衡时的稀土元素分配系数实验结果，分别计算了厚婆坳锡矿床和莲花山钨矿床与矿区有关岩浆岩熔体平衡的热液中的稀土元素浓度并制出配分型式，再与矿床矿石及矿石矿物稀土元素配分型式比较，从而确定成矿与侵入阶段的花岗岩岩浆活动关系密切。区内矿床为岩浆热液矿床。研究结果表明，稀土元素作为热液流体来源的示踪剂能有效地确定火山侵入杂岩带的成岩成矿专属性。

沉积微相-岩石相随机模拟及其控制下的属性建模——以苏里格气田苏49-01加密试验区为例

常规岩相控制建模方法体现不了不同沉积微相的储层非均质性的类型及强度,同时传统的三维沉积微相控建模虽然在一定程度上分相带反映了储层的物性变化,但反映不了同一种微相内部不同岩性所引起的储层非均质性。本文以苏里格气田苏49-01加密试验区块为例,在岩相模型的基础之上,统计各沉积微相建模所需参数,以基于目标的建模方法建立沉积微相三维地质模型。在应用沉积微相-岩石相划分方法精细表征不同成因砂体间岩性、物性差异之后,建立起研究区沉积微相-岩石相的地质知识库。继而在三维沉积微相模型内部模拟沉积微相-岩石相模型,最后以该模型约束建立起高精度属性模型,该属性模型可精细刻画不同沉积微相以及同一沉积微相内部不同岩性所引起的储层非均质性。

基于沉积模式的地震多属性量化沉积微相解释方法——以松辽盆地北部高台子地区泉头组三-四段为例

本文针对松辽盆地北部扶杨油层赋存的泉头组三-四段河道砂体地震识别问题开展了地震地质综合研究。以高分辨率层序地层学原理和沉积岩石学理论为指导,识别了沉积微相和河道砂体沉积特征,用钻井和地震联合分层对比的方法建立层序地层格架和区域沉积微相展布模式,确定了地震剖面上具有可对比追踪性的四级层序界面。通过地震多属性多元回归与聚类分析拟合含砂率,在沉积模式的指导下对含砂率平面图进行沉积微相解释,确定河道砂体的空间展布和有利区,经钻探验证说明取得了较好的预测效果。

一种基于属性-值树的求核与约简方法

为快速计算粗糙集的一个属性约简与核,提出一种基于属性-值树模型的改进约简与求核算法,并证明了算法的完备性.该算法充分利用树型结构,引进树的合并方法,使得计算复杂度从O(|U||C|2)降低为O(|U||C|),提高了计算效率(其中|U|和|C|分别代表对象个数和属性个数).

结构-属性平衡图节点相似度测量算法

节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。

地质遗迹功能属性区分及保护状况评价方法——以乐业-凤山世界地质公园凤山园区为例

根据地质遗迹功能属性建立评价指标体系,并运用层次分析法计算各评价指标对地质遗迹功能属性(即旅游价值、科普教育价值)的函数关系式。以评价指标体系为基础设计地质遗迹定性调查表,借助评价指标体系表将定性调查进行定量化,运用函数关系式求出其分值作为功能属性的评价依据。同样,根据评价指标体系建立其保护状况评价函数关系式,借助评价指标体系表将定性调查定量化带入函数关系式求出其分值来评价遗迹点的保护状况。将此评价方法对乐业-凤山世界地质公园凤山园区的地质遗迹进行评价,结果基本符合事实,所以认为该方法具有一定的实用性。

基于属性量-质特性转化及其定性映射的KDD模型

指出了若将规则看作是一种广义的特征 ,则从数据中挖掘规则 (或知识 ) ,可用属性量 -质特征转化的定性映射加以刻画 .根据特征定性可随定性基准而变的事实 ,并给出了一个高效、可增长、可重泛化的概念树生成算法 ,即EIGR算法 ,与传统的 KDD方法相比 ,该方法不仅更符合于人类思维 ,而且 。

抵制多敏感属性关联攻击的(l,m)-多样性模型

现有的微数据发布隐私保护匿名模型均没有考虑敏感属性间的关联关系,不能抵制基于敏感属性间关系的攻击.为此,论文提出抵制敏感属性关联攻击的(l,m)-多样性模型,该模型要求匿名数据的每个等价类中,每维敏感属性上多样性至少为l,并且当某一敏感值从等价类中删除后,该等价类剩下的敏感值仍满足(l-1,m)-多样性.本文也提出了实现(l,m)-多样性的两个算法—BottomUp算法和TopDown算法.实验表明,所提出的算法均能实现面向多敏感属性的(l,m)-多样性模型,有效保护多敏感属性微数据的个体隐私.

一种新的基于属性-值对的决策树归纳算法

决策树归纳算法 ID3是实例学习中具有代表性的学习方法 .文中针对 ID3易偏向于值数较多属性的缺陷 ,提出一种新的基于属性 -值对的决策树归纳算法 AVPI,它所产生的决策树大小及测试速度均优于 ID3.该算法应用于色彩匹配系统 。

基于聚类的敏感属性-多样性匿名化算法

提出了基于聚类的敏感属性-多样性匿名化算法,该算法生成的每个聚类至少有个不同的敏感属性值,每个聚类的大小介于和2-1之间,以达到最优划分并提高数据的安全性。同时,该算法生成聚类候选记录集以减少不必要的计算和比较,生成聚类时总是选择与聚类质心信息损失最小的记录,提高了算法效率并减少信息的损失。实验结果表明,该算法是高效的,且生成的匿名数据集具有较高的可用性。

基于UV-Vis-SWIR漫反射光谱的土壤多属性同时快速测定

采用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱(UV-Vis-SWIRDRS)结合化学计量学对土壤中有机质(SOM)、总氮(TN)、碱解氮(AN)、速效钾(AK)、缓效钾(SAK)、有效磷(AP)及pH共7种属性建立了快速同时低成本的定量分析方法。土壤样本共81个,其中50个分为校正集,另16个为验证集,剩余15个为测试集。对每种土壤属性,考察了多种光谱预处理,变量选择以及它们的组合方法处理土壤光谱后建立的PLSR模型预测效果,选择出了最佳的光谱数据处理方法及其对应的最佳PLSR预测模型,并以独立的测试集样本对最佳模型预测性能进行客观评价。对于有机质和总氮,测试集决定系数(R2t)分别为0.94和0.97,模型可用于准确定量分析;对碱解氮和pH,R^2t分别为0.76和0.66,模型定量预测结果良好;对于有效磷,速效钾及缓效钾,R^2t小于0.6,但模型的预测效果和以往报道中的预测效果相差不大。研究表明,利用UV-Vis-SWIR DRS对土壤多属性进行快速同时低成本定量分析是可行的,有望用于土壤信息检测。