用于分类的随机森林和Bagging分类树比较

借助试验数据,从两种理论分析角度解释随机森林算法优于Bagging分类树算法的原因。将两种算法表述在两种不同的框架下,消除了这两种算法分析中的一些模糊之处。尤其在第二种分析框架下,更能清楚的看出,之所以随机森林算法优于Bagging分类树算法,是因为随机森林算法对应更小的偏差。     

MPSoC软硬件划分的自动波竞争神经网络算法

针对基于可重用组件的MPSoC软硬件划分问题,提出了一种采用自动波竞争神经网络的优化算法。先将软硬件划分问题转化为图论中的多约束最短路径问题,然后重新设计神经网络中的自动波机制,从组件库中为系统中的每个任务模块选择合适的软件构件或IP核,在系统成本和实时性约束下,使得MPSoC功耗最优。该算法具有并行化、无参数、易于硬件实现的特点,可获得MPSoC软硬件划分问题的最优解。     

提高果树育种学实验教学效果的实践与探索

果树育种学实验是园艺专业一门必修的实验课程。传统的实验教学存在许多问题和弊端，使教学效果不理想。根据人才培养目标的需要，结合新的人才培养方案和教学计划的修订，以提高教学质量为中心，以培养学生能力和综合素质为目标，对果树育种学实验课进行了系统的改革和探索。     

Moore机表示的系统迭代设计动态CTL模型检验的不变性研究(英文)

模型检验是系统级设计中验证可信计算系统安全性性质的有效方法。动态模型检验是模型随设计过程而变化的模型检验,动态模型检验过程中遇到的最严重问题之一是模型变化所带来的重复检验代价太高。因此,寻找不变性以避免重复检验显得尤为重要。不变性是一种贯穿系列模型检验而保值为真的性质。该文构建动态模型检验的形式化框架,进而提出基于Moore机描述的流控制系统迭代设计过程的不变性理论,该系统是一种嵌入式控制系统,在可信通信中用以处理数据转换,最后展示了若干非平凡CTL性质在迭代过程中的可保持性。     

武汉市园林树木种类及分析

对武汉市现有园林树木种类进行了调查、整理、研究，并对它们的现状进行了分析，提出了武汉市园林树木造景的建议。     

唐五代牡丹传播研究

唐至五代，牡丹在各地广泛传播，受到各个阶层的喜爱，社会由此掀起了一股喜爱牡丹的热潮。牡丹热是社会、经济、文化、技术等发展到一定程度的产物。研究唐五代牡丹的地理分布，从多个角度分析牡丹得以广泛传播的原因，有助于我们了解唐五代时的社会习俗及其文化风貌。     

通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL(O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。该文提出了一种高效的基于加权频繁模式树的通信网告警关联规则挖掘算法,算法性能测试表明,该算法与已有的加权关联规则挖掘算法相比较,节约了大量的存储空间,提高了算法的挖掘速度,对通信网的故障诊断和故障定位有着积极的意义。     

江苏省杨树栽植户纵向协作形式选择的影响因素分析

以江苏省杨树栽植农户为例,对影响农户纵向协作形式选择的影响因素进行了实证分析。研究结果表明,户主及家庭特征和交易成本等因素影响了杨树栽植农户销售渠道的选择行为。其中,户主受教育程度、家庭中是否有读书的孩子、家庭中是否有人从事非农职业、栽植规模、能获得一个好的价格和买方声誉好等因素对农户选择合同销售有正的影响,其它则有负的影响或者影响不显著。农户选择销售渠道的主要目的是为了减少不确定性,降低交易成本。     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

Knight不确定条件下的模糊二叉树期权定价模型

在市场含有Knight不确定因素的环境下,影响期权价格的因素不仅仅具有随机性的特点,而且还存在着模糊的性质.因而我们假设股票价格服从模糊随机过程,使用基于抛物型模糊数的二叉树模型对欧式期权进行定价,得到的风险中性概率及期权价格为一个赋权区间.在使用中国权证数据进行的实证中,采用二次规划方法确定模型参数,并对模糊期权价格进行去模糊化,与传统的二叉树模型进行实证比较后发现,应用模糊二叉树模型能得出更准确的市场价格预测.投资者可以选择自己可接受的置信度,得到一个模糊价格区间,以此指导投资策略.此外,应用此模型能够得到期权价格的模糊程度的度量-模糊度,从而获知Knight不确定性的大小.