面向混合特征数据的粒子群填补方法

针对传统数据填补方法难以有效利用标签信息和缺失数据的随机信息的不足,提出面向混合型特征的粒子群优化填补算法.将连续型特征取值建模为高斯分布,均值和标准差作为优化参数.将离散型特征的取值概率作为参数进行优化.使用分类正确率作为优化目标,充分利用标签信息和缺失数据的随机信息.采用4种基于统计的方法和2种基于演化算法的填补方法作为对比,在6个典型的分类数据集上进行实验.结果表明,提出的方法在分类正确率指标上显著优于其他对比算法,同时具有较优的时间开销,能够有效解决混合特征数据缺失的问题.     

非战争军事行动中军队律师制度的价值分析与制度构建

军队律师制度是国家律师制度的重要组成部分,是国家法律和军队法规确认的有关军队律师的制度体系。它是有关军队律师的性质、任务、组织和资格、服务范围、管理体制、军队律师的权利义务、活动原则等内容的规章制度,是规范军队律师工作的整体制度架构。实践中,当前我国的军队律师制度主要是针对传统的日常军事战备生活、     

导弹自然环境适应性综合评价方法

虽然装备研制过程针对自然环境中各项环境因素极限量值开展了导弹实验室环境试验,但由于自然环境效应的缓变性,导弹的长期自然环境适应性在短期内仍无法全面评价.提供一套针对长期自然环境效应的综合评价方法,明确导弹不同类型产品适用的自然环境适应性验证方法,通过综合利用自然环境适应性基础数据和各类试验验证信息,实现对导弹自然环境适...     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低\"相似性漂移\"问题的影响,提出一种基于\"邻域传播\"的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻.基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低\"相似性漂移\"带来的误匹配现象.理论和实验分析证明,跨模态映射函数的\"相似性漂移\"问题广泛...     

导弹装备自然环境试验现状及建议

越来越多的装备研制单位开始关注长期自然环境效应对装备造成的影响,为了对自然环境适应性进行验证与评价,针对各级产品开展了大量自然环境试验.为了更有效地实施和推进装备自然环境试验工作,根据典型导弹装备特点和薄弱环节,介绍了典型导弹装备自然环境试验需求、试验类型以及自然环境试验技术发展与应用情况.针对当前自然环境试验实施过程...     

一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法

通过系统阐述多属性评价中存在的＂不确定性转换问题＂和＂属性组态控制问题＂,提出了一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法。以云模型为理论基础,提出了定性属性、定量属性的云化处理方法,实现了属性值的不确定性度量;以惩罚函数为理论基础,根据不同属性的惩罚幅度、灵敏度需求,构建了3种连续型惩罚函数,实现了属性组态的有效控制;最后,提出了用云模型表达的属性值集结算法和排序选优方法。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。