因子组织方式对SVM滑坡危险性评价影响的研究

滑坡是一种在世界范围内广泛分布的地质灾害,每年对经济和人民生命造成巨大的损失,开展滑坡危险性评价对滑坡防范和治理意义重大。关于哪种数据组织形式更适合进行滑坡危险性评价,以往的研究中鲜有提及,因此这里以支持向量机模型作为评价模型,以四川省芦山县作为研究区,基于因子分级与否两种数据形式进行滑坡危险性评价,采用验证集ROC曲线、全区评价结果分布特征、成功率曲线、直方图索引等指标进行结果对比,探索因子分级与否对评价结果的影响。模型训练时,两种数据构建的模型在验证集上的AUC值分别为0.893(分级值)和0.813(连续值)。将两个模型应用在全区危险性评价中,采用自然断点法将结果分为低、中、高三级,其中高危险性面积占比分别为19.3%(分级值)和20.4%(连续值)。采用成功率曲线和滑坡危险性索引直方图两个指标对该结果进行评估,分级数据AUC值为0.80,连续数据AUC值为0.76。直方图对比显示,分级值的结果直方图特征更加符合预期。综上所述,通过多指标对比,得出分级因子更适用于进行基于SVM的滑坡危险性评价的结论。

基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型

提出一种多维支持向量机(MSVM)训练方法,并建立了一种基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型。该模型利用多维支持向量机作为分类器来识别P2P流量,各种网络流量经过数据捕获模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将网络流量分类成P2P流量和Non-P2P流量,再经过组建的MSVM支持向量库识别出具体的P2P流量和未知P2P。未知的P2P流量经过数据采集模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将其特征数据加入MSVM支持向量库,以便将来识别P2P流量。理论分析与数值实验表明,该模型具有较好的实验结果和所期望的识别精确度。

基于SPA和多分类SVM的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究

快速、有效地识别饮用水中污染物类别对于降低突发饮用水污染事件影响十分重要。目前基于紫外-可见光光谱法的饮用水污染物判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有机污染物,仅从数据驱动的角度提取其方差最大的方向作为特征进行识别效果往往不佳。针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和多分类支持向量机(M-SVM)的紫外-可见光光谱饮用水有机污染物判别方法研究。首先,使用紫外光谱仪测量苯酚、对苯二酚、间苯二酚和间苯二胺的原始光谱数据并进行预处理,在对四种污染物进行了波长与浓度的相关关系对比分析后,发现苯酚和间苯二酚、对苯二酚和间苯二胺的谱峰重叠较为严重;特征提取时,引入SPA筛选有机污染物紫外-可见光光谱数据的特征波长组合,并对不同波长个数时的光谱吸光度进行多元线性回归分析,选取对应最小预测标准偏差的参数及波段组合作为最优参数组合;基于最优特征波长组合,构建基于多分类SVM的饮用水有机污染物分类识别模型;最后,对比分析了全光谱、 PCA及SPA特征提取后的光谱数据在不同分类方法及不同污染物浓度下的分类效果,进一步说明了SPA的适用性和稳定性。实验结果表明, SPA作为一种提取光谱数据原始特征波段的方法,可以有效的对有机污染物的紫外-可见光光谱进行特征提取,提升不同物质之间的差异,在一定程度上消除多重共线性和谱峰重叠干扰,从而提高分类模型的准确率。该方法对于解决饮用水中谱峰重叠的污染物类型判别问题具有参考价值。

基于多智能体的油料保障组织机构设计

组织是油料保障系统问题的重要方面，Agent组织是一种有效的组织结构设计方法。将π演算和化学抽象机分别运用到军队油料保障组织结构的形成和设计过程。对MAS（Multi—agent systems）组织结构进行设计，并给出了应用示例，该设计方法对油料保障组织机构设计研究有重要的意义。

一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法(BT-SVM),并将基于核的自组织映射引入进行聚类。结果表明,采用该方法进行多类分类比1-v-r SVMs和1-v-1 SVMs具有更高的分类精度。

MAS-GDSS的耦合研究

提出了一种面向实体的结合 MAS技术的 GDSS体系结构。首先 ,根据群决策活动特点将 GDSS按着 Planning层、Analyse层和 Deal层进行划分 ;然后 ,定义各层的主体结构 ;最后 ,给出了结合多主体系统 (MAS)技术的群决策支持系统 (GDSS)的组织模型。由于不同的层次分别采用了松耦合、慎思的 Agent和反应型 Agent相结合 ,并且在 Analyse层定义了公共 Agent,使得该系统具有良好的开放性。

基于多Agent的组织决策支持系统的设计与研究

Agent技术近年来给软件的发展带来了日新月异的变化,这种技术提供了软件系统概念化、设计与实现的全新模式,多Agent 与组织决策支持系统(ODSS)也是人工智能和系统工程中的研究热点。本文在研究多Agent与ODSS的基础上,设计了一种基于多Agent 的组织决策支持系统,并对它进行了适当的分析和展望。

人力资源管理对组织支持动态作用机制模型的构建

在构建组织与员工复合视角下人力资源管理对组织支持单阶段作用机制模型的基础上,结合员工视角下二者的动态发展变化与企业建立反馈机制的需求,构建了员工视角下人力资源管理对组织支持作用的多阶段动态纵向作用模型。然后,结合上述复合型视角和动态思想,构建了复合型视角下人力资源管理对组织支持作用机制多阶段动态模型,为揭示企业人力资源管理、组织支持和员工行为提供了更为全面、动态的研究框架,也为下一步进行实验和实证研究指明了方向。

基于激光点云数据的植物器官多维特征分割方法

地面三维激光点云数据的植物器官分割,是林业信息化测量中的基础性工作之一。本文在点云数据颜色相近、结构复杂的情况下,首先提出了一种新的局部切平面分布特征,并构造了融合原始扫描数据、散点空间分布特征、法向分布特征的多维融合特征,能够更为有效地表征不同类别的植物器官。其次在分类器选择上,采用标准SVM,PSVM,GEPSVM三种分类器作为对比,后续使用图割理论进行再分类,加强分类效果。根据多种比较实验表明,本文提出的多特征融合分割方法能有效对植物器官的点云数据进行分类,其识别率可达到98%以上。

基于多Agent的组织决策支持系统(ODSS)的设计与研究

近年来,Agent技术给软件的发展带来了日新月异的变化,这种技术提供了软件系统概念化、设计与实现的全新模式,多Agent与组织决策支持系统(ODSS)也是人工智能和系统工程中的研究热点。本文在研究多Agent与ODSS的基础上,设计了一种基于多Agent的组织决策支持系统,并对它进行了适当的分析和展望。

几种人工智能技术在入侵检测系统中的应用

介绍几种人工智能技术,如多层感知机网络、自组织映射网络和支持向量机等,以及这些技术在入侵检测系统中的应用。

水面舰艇单舰反潜火力通道组织研究

水面舰艇反潜是当今海战的重点难题,火力通道组织是多目标反潜的重要一步。在已知目标威胁评估结果的基础上,研究了反潜火力通道组织模型,以分配反潜火力。根据威胁程度划分反潜作战类型,对作战方案进行分类评估。模型中,首先充分根据反潜武器的作战特点,较为全面地判别并确立攻击方案可行性;然后针对反潜作战类型,采用多属性决策方案分别对火力通道组织进行评估比较,最终获得最优火力通道组织方案;最后通过仿真对组织方案进行验证,为开发水面舰艇编队反潜战指挥辅助决策系统提供研究基础。

基于支持向量机的皖北旱作区表层土壤有机质含量估测

文中旨在探究支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的旱作区表层土壤有机质含量快速估测方法。以皖北旱作区为研究对象,利用两期Landsat8 OLI影像获取采样点光谱反射率,采用不同的波段变换方法构建光谱参量,并结合实测值分析不同建模方式与核函数下模型的估算效果。在实现模型优选后进行全区范围内的有机质含量空间特征分析。实验表明,对原始波段进行波段组合形式的变换后可有效提升光谱数据对土壤有机质含量的解释能力。在4种建模方式中,基于多元逐步回归模型选取的波段组合参量(即优化参量)所建立的估测模型整体具有较好的估测能力,其中,在三次多项式核函数下估测模型对研究区3种土类的整体估测效果较好,其平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)达到17.73。上述现象表明,利用两期影像波段组合变换后得到的优化参量建立估测模型具备一定的优势,且在三次多项式下SVM模型估测效果较好。

多级自支撑氧还原电极的制备及催化性能研究

燃料电池作为能源的高效存储和转换设备,在诸多领域具有广阔应用前景。为了设计和调控碳纳米材料的结构及性能,本文提出一种具有铠甲结构的碳包Co纳米颗粒的纳米管阵列自支撑材料(CC@Co-CNTs)的合成方法。先在碳布表面生长金属有机框架化合物,形成树叶状纳米片阵列前驱体,再经过双氰胺气相转化,得到多级自支撑纳米管材料。电化学测试表明,在1600 r/min条件下,该自支撑电极的半波电位高达0.78 V,极限电流密度为-12.14 mA/cm^(2),电容值约为CC@Co-NCNA材料的4.2倍,在超过500 min的连续测试中,电流保持率高达75.0%,并且具有良好的抗甲醇性能。碳包覆Co纳米颗粒的纳米管阵列的引入,不仅增加了表面积,并且保护催化剂。同时,碳纳米管构建了多级电解质离子的运输通道,缩短了电解质离子的传输路径,从而提高了电催化性能。

基于SOM和SVMs的沪深300指数多步预测

针对股票价格指数多步预测问题,提出基于SOM(自组织映射神经网络)和SVMs(支持向量机)的多步预测方法。该方法首先运用SOM对股票价格指数序列的输入模式进行聚类,得到若干模式相对单一的数据集,然后依据两种多步预测策略,基于划分后的数据集分别构建SVMs多步预测模型。针对SVMs建模中参数选择问题,论文应用PSO(粒子群优化)方法进行参数寻优。数据实验结果表明,相对于单一SVMs预测模型,基于SOM和SVMs的多步预测模型具有较好的多步预测性能。

重症肾脏替代治疗和血液净化技术的标准化术语命名

该文参照最近急性透析质量倡议的国际术语标准化倡议专家共识,结合中国实际,回顾整理了重症肾脏替代治疗和体外血液净化的中文术语命名,介绍了膜材、滤器、溶质和液体跨膜转运、治疗管理相关的流量剂量、机器设备部件技术,以及其他当前发展的体外治疗例如血浆置换、多器官支持治疗、肝脏支持、肺脏支持和脓毒症血液净化的有关定义和术语。该标准化术语回顾能够为未来重症血液净化领域的学术科研合作交流、临床治疗实践以及技术平台开发和数据登记整合提供有益参考。