基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

PMSM位置伺服系统新型融合控制策略

针对PMSM位置伺服系统存在非线性、强耦合等特征,提出了一种基于分数阶PID和分数阶滑模控制的新型融合控制策略。通过检测位置误差、速度及负载转矩,归一化处理后带入构造的二次性能指标函数,根据其数值动态改变分数阶PID和分数阶滑模控制器输入到被控对象控制量的权重值大小,从而确保提出的新型融合控制策略具有快速跟踪和抗扰动能力。数值仿真实验结果表明:新型融合控制策略比分数阶PID和分数阶滑模控制拥有优良的动静态性能和较好的鲁棒性。     

装备合同履行管理的动态演化博弈研究

在装备合同履行中存在着明显的信息不对称现象。为提高装备合同的履行效益,减少信息不对称的影响,在有限理性假设的前提下,建立了装备合同履行监督的动态演化博弈模型。对合同履行过程中承制单位与军事代表、合同履行管理部门之间的博弈关系进行了探究,得到了各参与方在不同条件下均衡策略的选择,并对优化装备合同的履行管理提出了建议。     

基于师生研讨、强化实践的《数学教学论》课程教学改革研究

《数学教学论》课程是高师院校数学与应用数学专业学生的专业基础课,开设该课程的目的是为学生未来从事中小学数学教育教学打基础.长期以来,该课程的教学偏理论、轻实践,偏重单纯讲授,缺乏师生的研讨互动,学生学习积极性及学习效果差.实践表明,只有以案例为载体,以师生研讨为主要教学手段进行教育理论学习,以及细化说课、观摩见习的实践环节,才能真正实现学生数学教育理论素养与教学实践能力的提升.     

TiO_2/ACF复合光催化材料的制备及性能

用适宜载体将粉体材料固定是提高光催化材料稳定性的关键。采用溶胶-凝胶法,以钛酸丁酯为原料,选取活性炭纤维(ACF)为载体,制备了TiO2/ACF复合光催化材料。利用X射线衍射仪(XRD)、热分析仪(DSC-TG)和扫描电子显微镜(SEM)等测试技术对复合光催化材料的结构进行了表征分析。在紫外光照射下,通过对甲醛气体的光催化降解,考察了煅烧温度、煅烧时间、负载次数和负载时间等不同制备条件对复合光催化材料结构和性能的影响,结果表明:当煅烧温度为400℃,煅烧时间为2h,负载3次,负载时间为6min制备的TiO2/ACF光催化性能最佳。     

防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。     

面向任务的有人机/无人机协同对地攻击概率模型

有人机/无人机协同对地攻击是未来空对地打击的主要作战样式,如何评估其协同作战的效能是军地双方共同面对的重要课题。首先根据完成对地攻击任务的4个环节建立了对地攻击的总概率模型;然后基于桥联模型建立了各个环节的概率模型;最后给出了一架有人机协同两架无人机对地攻击的算例,并对模型反算、协同与非协同对比以及多波次攻击等问题进行了讨论和分析,验证了模型良好可用性和广泛适用性。     

数字图像复数不变矩构造及稳定性分析

为系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法及对不变矩稳定性进行分析,通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究了复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,推导出了复数不变矩构造定理,并以在工程应用中的低阶复数不变矩为例对复数不变矩的稳定性进行了分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性和稳定性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。