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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用 FP-growth 算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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计算流体力学的时空观_模型的时空关联性及算法的时空耦合性

流体力学中波的有限传播、粒子的碰撞、各种力之间相互作用,无不体现时空关联效应.本文从计算方法 的视角探讨计算流体力学的时空观,即流体力学模型的时空关联性和计算方法的时空耦合性.从流体力学微团法 建模出发,明确模型时空关联性的涵义,建立有限体积格式的基本原理,阐述算法时空耦合的必要性,实现流体力 学基本控制方程物理建模与有限体积格式数学原理的统一.在实践中,给出时空耦合高精度数值方法设计思路, 利用算例比较它与时空解耦方法的差别.期望通过时空观的建立,对未来计算流体力学的算法研究提供帮助.

  • 2021-06-15
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基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法

对光伏阵列进行建模不仅可以研究温度、光照等囚素对V I特性f}f【线的影响,还可以用模型代替实际光伏阵列进行各种光伏实验,降低实验成本,节省实验时间;参数辨识可以使光伏阵列模型的参数值设置更精确,使其与实际值相一致;针对基于非线性规划的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法容易陷入局部搜索的问题,提出了遗传算法与非线性规划求解信息交互的鲁棒参数辨识方法;将遗传算法与非线性规划求解信息交互,既u、『以进行全局搜索,又町以进行局部搜索,以得到问题的全局最优解;通过仿真测试,使用该方法得到的结果均方误差降低』,8倍,均力‘误差量级达到J,1.oE 3,表明J,该力‘法在光伏阵列模型参数辨识方面具有较高的精确度。

  • 2021-06-15
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混合模型下的雅可比矩阵退火算法优化

火算法可有效发现网络结构的聚类分布情况,但在不同的网络中算法处理结果的准确性有待提高.为更精确地识别混合模型网络结构中的数据分布,解决混合模型易陷入局部最大值和收敛等问题,提出混合模型下雅可比矩阵退火算法.首先利用逆温度参数卢对模型进行初始化,然后迭代执行计算期望步骤和最大化步骤2个任务;采用雅可比矩阵计算模型的后验概率,直至算法达到设定的准确性或收敛.将建立的雅可比矩阵退火算法与半监督高斯混合模型下的逆模拟退火聚类算法在真实网络上进行对比分析.实验结果表明,基于雅可比矩阵的算法在混合网络模型中的;住确性更优.该算法不仅能防止陷入局部最优,而且能提高分析网络聚类分布的准确性.

  • 2021-06-15
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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎 机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基 础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概 率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优 信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明, 该算法的累积接入损失比原始 UCB 算法减少了约 1 8.5%;对比随机选择算法与原始 UCB 算法,成功传输率提高了约 3 0.2%和 3.3%;最优选择比率提高了约 88.3%和 1 3.5%

  • 2021-06-15
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣. 但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型,对少样本进行预测,根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM(1 ,1 )模型、 DGM(2,1 )模型和灰色 Verhulst 模型更准确,性能更好.

  • 2021-06-15
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基于BoW模型的增强RGB-D SLAM算法

即时定位与地图构建(simultaneous localization mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术。 针对目 前的 RGB-D SLAM 算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的 RGB-D SLAM 算法。 提取 RGB 图像的 ORB 特征描 述子,然后利用 BoW(bag of word)模型缩小特征描述子的匹配范围从而提高算法的实时性;接着采用 PROSAC 算法结合 PnP 算法解算初始相机位姿并通过非线性优化的方式得到优化的相机位姿;利用 BoW 模型结合关键帧技术和结构一致性 几何约束提高回环检测的鲁棒性;采用通用图优化工具 g2o 对位姿图进行优化,得到全局一致的位姿和点云;最后采用贪 心三角化算法将点云转换成网格地图。 针对 Fr1 数据集,该算法的平均定位误差为 0. 079 7 m,每帧数据平均处理时间为 0. 04 s。 与 RGB-D SLAM 原始算法相比,该算法具有良好的实时性和鲁棒性,可以满足机器人实时 SLAM 的要求。

  • 2021-06-15
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