基于非线性分类和回归问题中的支持向量机算法

针对回归问题和分类问题的各自特点．提出了一种解决非线性回归问题和分类问题的支持向量机算法．文中采用了核函数思想．把非线性空间的问题转化到线性空间的问题。降低了算法的复杂度．     

长波近似水波问题中哈密顿系统的辛几何算法

给出一种求解在长波近似条件下水波问题所对应的哈密顿系统的辛几何算法. 首先将生成函数法推广至无穷维哈密顿系统; 然后,基于无穷维系统自身的哈密顿函数,而不是其有限维近似系统的哈密顿函数,构造辛差分格式;最后,用空间离散的辛格式实现仿真计算. 与非辛算法相比,该辛算法在长时间仿真中能给出稳定的数值结果. 与传统的求解无穷维哈密顿系统的辛几何算法相比,该算法计算效率更高,其仿真结果更准确.     

基于核密度估计优核选择的研究

使用核方法估计密度时,窗宽{nh}和核函数K)(×的选择是必要的.这里提出在相对均方积分误差RMISE达到最小的意义下寻求获得最优核函数,并对不同核与优核的效率进行了讨论.     

概率密度函数核估计的一致强相合性

讨论了在适当条件下，密度函数核估计的一致强相合性。     

刻度指数族参数的经验Bayes检验的收敛速度

在“加权线性损失”下讨论刻度指数族中参数的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）检验问题．利用基于 Ｂｅｓｓｅｌ函数的核估计方法构造了ＥＢ检验函数．在适当的条件下证明了获得的ＥＢ检验函数是渐近最优的具有收敛速度Ｏ（ｎ－１ｌｎ６ ｎ）．最后给出一个满足定理条件的例子．     

对称锥规划基于一个核函数的内点算法

基于一类带参数的核函数,为对称锥规划问题设计了一个内点算法。该算法借助此核函数得到了NT方向以及迭代步长,通过一定的分析技巧,最终给出了对称锥规划问题基于核函数的大步校正和小步校正算法较好的多项式迭代复杂界,即和。     

P＊（K）水平线性互补问题基于核函数的内点算法

基于一个新的核函数,为一类水平线性互补问题设计了一个新的算法,通过一定的分析技巧,给出了该算法的良好多项式复杂性。     

P*(k)水平线性互补问题基于核函数的内点算法

基于一个新的核函数,为一类水平线性互补问题设计了一个新的算法,通过一定的分析技巧,给出了该算法的良好多项式复杂性.     

不规则采样数据广义线性反演算法的改进

研究利用线性反演估计离散傅里叶变换(DFT)的谱,并由观测的稀疏或不规则数据产生具有规则空间采样间隔的二维数据.这种重建方法的基础是在最小平方反演解上强加稀疏准则特定约束的情况下求解DFT反问题.文章从广义逆矩阵的角度讨论这一线性反演问题,引入了一个实对角正定约束矩阵,提高了模型空间的分辨率.在微型计算机上编程所做的数值计算试验表明了该方法的有效性.     

非参数模型的三种经典估计方法

参数估计是在概率密度函数已知的前提下,利用似然函数对参数进行估计,但是,在实际问题中,很多数据的分布是事先无法假定的,于是非参数模型就应运而生;主要利用核估计、局部多项式估计和k近邻估计三种经典方法对非参数模型进行估计,并辅以经典的例题;最后,通过一个综合模拟计算对这三种估计方法进行了比较并证明所提出的方法是有效和可行的.     

Web性能测试与预测

讨论了Web应用的性能测试方法和测试工具,并在一个Web应用的实例中给出了运用这些工具和方法的测试过程,以及对测试结果的分析.设计了一种基于转导推理的预测算法,基于有限的历史测试数据,对系统的性能进行预测,并取得了接近实测的预测效果.还根据测试结果简要分析了对Web应用性能进行优化的一般方法.     

单指标分位回归模型估计的MM算法

单指标分位回归模型是一类重要的半参数模型,具有降维的优点的同时保留了非参数分位回归模型的稳健性.但现有的单指标分位回归模型的估计程序大部分都是通过内点法来实现.对单指标分位回归模型估计程序的MM (majorize-minimize)算法进行研究.首先找到目标函数的优化函数,然后通过最小化优化函数来得到估计,再逐步迭代...     

基于带三参数的类四次贝塞尔曲线的起重机转弯非圆轨道优化

为解决有轨起重机在转弯时出现的啃轨、卡轨问题,提出基于贝塞尔曲线的起重机非圆轨道设计方案。方案选用带三参数的类四次贝塞尔曲线作为转弯内轨曲线,针对起重机单轮和多轮情况,通过起重机大车行走机构的几何关系计算出外侧前、后点的轨迹。以大车外侧前、后点偏差量最小为优化目标,利用多始点启发式全局优化算法搜寻最优的曲线参数,并通过Hermite插值法拟合出外轨曲线。计算结果表明,与传统圆弧转弯轨道相比,以四次贝塞尔曲线作为转弯轨道曲线时起重机在转弯时外侧前、后点最大偏差量明显减小。以带三参数的类四次贝塞尔曲线作为内轨曲线时,可通过改变三参数数值来调整曲线,从而进一步降低偏差量。     

基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化算法在舰船电网故障重构中的应用

针对当前优化算法在处理大规模舰船电网重构问题时易陷于局部极值的缺点,提出一种基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化(Gaussian Dynamic Particle Swarm Optimization,GDPSO)算法.该算法融合无尺度网络理论与种群拓扑结构,采用改进的无尺度网络BA模型随机地逐渐增加种群拓扑规模,增加种群多样性,提高种群跳出局部极值的能力.以某20节点和扩充为60节点的舰船电网为例进行故障后重构测试.结果表明,该算法对多维度舰船电网重构有效.     

孔庙学刍议

孔庙既是专门用于祭祀孔子的庙宇,同时也是几千年封建社会社会教育的象征和载体,是中华民族文化崇拜信仰的标志。因此,它不仅在曲阜,在海内外也广泛建造存世。孔庙文化是一个多维化的结构,从儒庙建筑群到祭孔大典,再到庙宇文化遗存和庙学合一体制,一直到孔府档案典籍、衍圣公及其职能承担等,为一个完整而系统的儒庙历史文化体系。从这一体系出发,创建独具特色的孔庙学,不仅是深化孔庙研究、拓展儒学研究的需要,也是孔庙科学义理的必然结果。     

多维关联规则数据挖掘在船舶价格影响因素分析中的应用

为研究船舶价格的影响因素,以Clarksons发布的1980—2011年间船舶价格月度数据为基础,运用多维关联规则数据挖掘技术,分别建立新造船价格、二手船价格、拆船价格及船舶综合价格多维数据模型.选择载质量为120 000~199 999 t的油船价格数据进行关联规则数据挖掘分析,结果显示该方法应用于船舶价格影响因素的分析是可行的,结论对航运企业船队更新和船舶投资有一定的参考作用.     

基于双模式模型预测控制算法的多智能体编队控制

在对多智能体的编队控制上,当输入和系统状态受到约束时,模型预测控制算法比传统的输入输出反馈线性化控制算法具有显著的优势,但传统的模型预测控制算法需要在线优化控制,从而导致巨大的在线负担.为减小这种在线负担,提出一种双模式模型预测控制算法.该算法使用模型预测控制器对控制变量进行在线优化,使得未来某时刻的系统状态进入终端约束集内;此时将系统状态作为输入输出反馈线性化控制器的输入,将系统状态驱动到稳定值;在目标函数中加入避碰函数来有效避免邻近多智能体间的碰撞.仿真结果表明,当输入和状态受到约束时,双模式模型预测控制算法在对多智能体编队控制上比仅使用输入输出反馈线性化控制算法具有明显的优势.     

基于决策树的海上搜救目标检测算法

为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点,提出1种基于决策树的多特征检测算法,并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中.该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息,通过计算各特征的信息增益建立决策树,将搜救目标检测问题分解成3层决策树分类问题.实验表明,该算法能够提高多特征目标检测的效率,在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.     

海船破舱进水安全综合评价系统

为弥补目前船舶应急响应服务（Emergency Response Service,ERS）存在的不足,构建由3项一级指标和10项二级指标组成的海船破舱进水安全综合评价系统.基于Maxsurf船体设计平台计算船舶性能参数,依据多维价值准则对评价指标进行定量化、归一化等处理后建立综合评价的数学模型,并给出与船舶破舱进水不同安全评价等级相对应的应急处置建议.这为身处事故现场的船长在关键时刻及时作出弃船、主动抢滩等正确决策提供了有效依据,对避免或减少人命伤亡、船货损毁和水域污染都有重要意义.     

基于阻力和EEDI的船舶主尺度要素多学科设计优化

为寻找高效节能船舶主尺度要素,以一艘多用途船作为研究对象,从多学科设计优化的角度入手,根据普鲁哈斯卡假设和三因次换算方法将船舶阻力参数化,采用等效能效指数将船舶能效设计指数(energy efficiency design index,EEDI)参数化,使其均为船舶主尺度要素函数。选用合适的多学科设计优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(second generation non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)得到优化的船舶主尺度要素。对原船进行船型变换,得到优化船。利用CFD进行数值模拟,验证优化船的阻力性能和EEDI优于原船的阻力性能和EEDI,达到优化的目的。