用灰色理论GM（1，1）模型预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力

用传统的方法预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力 ,存在所需数据量大、不易预测、准确性不高等缺点 .运用灰色理论GM(1,1)模型预测了舰船主动力装置受到武器攻击时在各种破坏半径下的生命力 ,方法简单易行 ,结果准确可靠 ,为决策者进行科学的决策提供了相关的理论依据     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

空间电磁编队具有不消耗推进剂、无羽流污染、连续可逆和同步控制等优势,静态电磁编队在光学干涉成像等领域具有广阔应用前景。动力学平衡态的稳定性与控制是实现静态电磁编队的基础。论文针对双星电磁编队沿径向、切向和法向分布的三种平衡态构形,利用Kane方法建立了6-DOF耦合非线性动力学模型,分析了三种平衡态构形的开环稳定性、耦合特性与控制需求,最后设计LQR控制器,实现了平衡态构形的稳定控制,并进行了仿真验证。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

基于饱和信息维的信息资源聚焦的数学模型

运用饱和信息维的增减技术对信息获取子空间进行结构上的剖分,将饱和信息维的"值"的获取分解为"白"与"灰"两部分,用饱和信息维列作为因子列来构造灰色关联空间,用关联序来描述信息之间的相关联程度,得到信息资源聚焦的一种新的数学模型。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

灰色-马尔科夫模型在机场道面使用性能预测中的应用

介绍利用灰色-马尔科夫模型对机场道面使用性能进行预测的基本方法和具体步骤,并给出了工程实例.应用分析表明,该方法能够充分利用机场道面使用中各段历史数据,较好地对机场道面使用性能进行预测,且预测结果比单纯的灰色模型有更高的精度.     

战术Agent的灰色局势决策

在基于复杂自适应系统的多Agent的作战仿真实验过程中,由于行为、规则、属性构成了复杂的局势,目前还未能构建一种有效的决策支持模型.应用灰色局势决策的方法建立了战术Agent决策模型,对于解决战术试验当中的战术Agent决策问题,具有一定的意义.在分析灰色局势决策的相关概念及步骤的基础上,结合作战实例,说明了该模型的合理可行性.     

基于共词分析的国内语言规划与政策研究现状分析

本文以中国学术期刊网收录的1637篇文献记录为分析对象,利用聚类分析、战略坐标分析和社会网络分析等方法,对国内语言规划与政策领域的主要研究方向、发展状态和核心作者群进行分析。研究结果表明,国内语言规划与政策研究主要涉及八个方向:少数民族语言研究、官方语言研究、语言态度研究、推广普通话研究、方言研究、外语研究、语言问题研究、语言文字规范研究。其中,少数民族语言研究、官方语言研究和方言研究处于领域核心且发展比较成熟。推广普通话研究也是领域关注的核心问题,但目前发展尚不成熟。相比之下,语言态度研究、外语研究、语言文字规范研究和语言问题研究相对处于领域边缘且尚不够成熟。围绕各个研究方向均已形成了较稳定的杰出作者群体,多数学者都反映出"多主题跟进、单主题深入"的研究模式。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上，确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足，采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法，通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值，对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取，有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题，同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析，确定了各类组合观测量的适用范围，并结合实测数据，利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算，结果验证了该方法的可行性。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。