基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

对高校美术教育审美本质的思考

美术教育是一种极具个性化、创造性和欣赏性的活动,是审美教育的核心所在,已成为高校文化素质教育的重要内容之一.高校美术教育不仅是要传授美术理论与实践技能,更重要的是完成对大学生审美能力的培养,进而达到促进大学生审美感受力的发展和审美能力的提升目的.这个过程必须要摒弃非艺术化、功利化的禁锢,突出美术教育的审美教育功能,激发大学生对客观世界想象、探索与创造的欲望,更好的提升他们对事物客观的直觉把握和本质领悟.     

用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

基于实验数据的电子对抗效能分析建模方法

为定量分析电子对抗复杂系统各指标的响应关系,综合解析法和作战模拟法的优缺点,提出了实验数据回归分析法的概念,并设计了实现算法。应用该方法建立了防空预警系统探测效能和电子对抗兵力规模之间的关系模型,最后分析关系模型得出一些有意义的结论。回归分析方法结合作战仿真实验数据,为电子对抗作战效能分析提供了一种新的建模方法。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

2014nccet：一种新的用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法*

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

潜艇自航模试验技术研究进展

潜艇自航模试验技术是以按照相似理论设计建造的潜艇自航模型为基础,集成了控制系统、测量系统、通信传输系统,可进行潜艇操纵性、快速性、隐声性等航行性能试验的综合、开放的试验技术,是潜艇水动力综合性能研究的新方法,是对传统研究方法的补充与拓展。美国通过三条潜艇自航模试验研究,已经将潜艇自航模发展成为系统性、综合性的潜艇航行性能试验评估和设计优化的主要平台,其产生的大量研究成果是促进美国潜艇技术水平持续进步的强大动力,也使潜艇自航模技术成为美军新型潜艇研制体系的一重要组成部分。目前,国内的潜艇自航模技术已具备潜艇在水下空间机动的试验研究能力,正在向综合航行性能试验、验证、优化设计功能领域拓展。     

小布什回归？美共和党总统候选人罗姆尼的国家安全观

米特·罗姆尼是2012年美国共和党总统候选人。这位65岁的前马萨诸塞州州长与他的竞争对手现任美国总统奥巴马相比,在国际上的知名度原本不高,但是今年以来却因为其对国家安全政策异常强硬的表态让世人迅速地认识了他。