Improved Transferability of Data‐Driven Damage Models Through Sample Selection Bias Correction

Damage models for natural hazards are used for decision making on reducing and transferring risk. The damage estimates from these models depend on many variables and their complex sometimes nonlinear relationships with the damage. In recent years, data‐driven modeling techniques have been used to capture those relationships. The available data to build such models are often limited. Therefore, in practice it is usually necessary to transfer models to a different context. In this article, we show that this implies the samples used to build the model are often not fully representative for the situation where they need to be applied on, which leads to a “sample selection bias.” In this article, we enhance data‐driven damage models by applying methods, not previously applied to damage modeling, to correct for this bias before the machine learning (ML) models are trained. We demonstrate this with case studies on flooding in Europe, and typhoon wind damage in the Philippines. Two sample selection bias correction methods from the ML literature are applied and one of these methods is also adjusted to our problem. These three methods are combined with stochastic generation of synthetic damage data. We demonstrate that for both case studies, the sample selection bias correction techniques reduce model errors, especially for the mean bias error this reduction can be larger than 30%. The novel combination with stochastic data generation seems to enhance these techniques. This shows that sample selection bias correction methods are beneficial for damage model transfer.     

考虑属性关联的两阶段获胜者确定模型

研究了多属性逆向拍卖的获胜者确定问题。考虑属性之间的两两关联，以定义在2-可加模糊测度上的Choquet积分表达拍卖人的偏好，其中模糊测度的值由拍卖人提供的偏好信息推测得出。由于一般情况下与偏好信息一致的模糊测度取值并不唯一，考虑所有一致的评分函数提出了两阶段获胜者确定方法。首先采用线性规划挑选出在任意评分函数下可能获胜的报价，再通过混合整数规划确定一个与所有一致的评分函数的评价结果最为接近的报价排序，以得分最高者为稳健获胜报价。仿真实验表明，大量的报价为不可能获胜报价，说明了在第一阶段进行筛选的必要性。与现有方法的比较表明了该方法的有效性，且在拍卖轮数较大、报价数目较多时，该方法在计算效率上更有优势。     

一个汉英机器翻译系统中的语义处理模型

简略阐述了三种语义分析理论 -配价语法 ,格语法 ,论旨理论后 ,重点介绍了机器翻译系统所采用的语义模型     

开放式数控切割机神经网络误差补偿研究

分析了影响数控火焰切割机加工精度的主要因素,利用开放式数控系统的软件开放性,提出了采用IGCAQBP学习算法的神经网络方法来对包括金属热变形、机械传动误差等非线性因素在内的多种因素造成的加工误差进行误差补偿,设计了嵌入开放式数控系统中的神经网络误差补偿器,给出了实用的补偿器使用方法,并对误差补偿功能进行了扩展,仿真结果和实际应用表明该方法稳定有效。     

高速SDRAM控制器设计的FPGA实现

同步动态存储器(SDRAM)控制器通常用有限状态机实现,对于一般的设计方法,由于状态数量多,状态转换通常伴随大的组合逻辑而影响运行速度,因此,SDRAM控制器的速度限制了SDRAM存储器的访问速度。该文从结构优化入手来优化方法,利用状态机分解的思想将大型SDRAM控制状态机用若干小的子状态机实现,达到简化逻辑的目的,不仅提高了速度还节省了资源,对该类大型SDRAM控制器的实现有一定参考意义。     

数控机床功能的扩展

本文主要分析了HEIDENHAIN TNC 310数控铣床系统中圆弧铣削指令及螺纹铣削指令,对螺纹铣削功能进行延伸,扩展到圆弧三轴联动,并对螺纹铣削指令格式进行了修改,从而具有圆弧三轴联动铣削功能。     

陶土坩埚玻璃拉丝机用红外测控仪的研制

介绍了对陶土坩埚玻璃拉丝机加装红外测控仪的原理、方法及试用效果。     

There be句型在机器翻译软件中的对比研究

机器翻译虽已取得了很大进展,但仍主要停留在查词功能上,其译文可读性不强,准确性不够。以英语特殊句型Therebe为切入点,着重探讨英汉机器翻译中特殊句型的对应与不对应的调整问题,并以五种英汉全文机器翻译软件作为测试对象,就可以分析发现机器翻译软件在Therebe句型英汉翻译过程中的两点不足:一方面,将there译成地点状语“那里”;另一方面,翻译时不能对地点状语或时间状语进行位置调整,只能机械地逐词顺译。     

试论劳动及劳动价值的确定方式

劳动及劳动价值论是马克思主义全部政治经济学说的基础, 通过对劳动及劳动价值的确定方式, 得出“劳动”是创造和消耗相统一的结论。     

“每事务于宽厚”的汉章帝

“每事务于宽厚”的汉章帝曹金华汉章帝刘但，是东汉第三代继世令主，也是以＊宽厚长者”著称的封建帝王。在他统治时期，曾一反光武、明帝之“严切”政治，实行了“每事务于宽厚”①的政策。虽然其在位仅十三年，但这一政策却对东汉政权产生了重大而深远的影响。因此颇有...