积累N次主动变换的传导知识挖掘
王丰，顾佼佼，林瑜
（海军航空大学，山东 烟台 264001）
摘 要： 针对前N次可拓变换未引起与之相关的信息元发生传导变换，而N+1次主动变换才能引起与之相关的信息元发生传导变换的实际问题，运用可拓变换、传导效应等，并通过给出信息元某特征对于目标特征灵敏度的概念，深入挖掘此类可拓变换及其传导变换的传导知识。通过对某型导弹武器系统定型过程中的试验数据进行分析，表明该方法是对已有传导知识数据挖掘理论的完善和补充，使传导知识挖掘的理论更加丰富、全面。
关键词： 可拓学；可拓变换；数据挖掘；传导知识；灵敏度；武器系统定型；信息元
相关性是可拓学[1-2]中进行主动变换及引起传导变换的基础。复杂的相关关系网中，只有在两个信息元之间存在相关性的前提下，当对其中一个信息元特征的量值实施主动变换时，才会引起另一个信息元发生传导变换。然而，现实情况中，当对一个信息元实施一次主动变换时，并不能引起与之相关的信息元发生传导变换。而只有积累实施N次主动变换后，才能引起与之相关的信息元发生传导变换。N非固定取值，也会随着时间或场景的变化而不同。例如，某酒店在把饭菜价格提高后，其就餐人数并未发生变化，营业额和利润增加了。某段时间后，该酒店再次将饭菜价格进行了提高。本次提价后，酒店的就餐人数、营业额和利润都减少了。目前，关于类似累计的主动变换及传导效应的研究文献还未见。
对信息元某特征的量值而言，如何从累积多次的主动变换中挖掘出有用的传导知识，将会对分析所实施的主动变换有着至关重要的作用。为此，本文在主动变换、相关性、传导变换、传导效应的基础上，结合灵敏度的概念，重点研究某特征的量值累积多次主动变换后, 引起的传导变换的传导知识挖掘理论，丰富了可拓学的传导知识数据挖掘[3-4]理论。为传导知识的数据挖掘提供了一个新方法和新思路，使传导知识数据挖掘理论更加全面。
(3) 当任一锅炉主要辅机跳闸时,相应DEH接收快减信号后采用关小高调门来控制主汽压力(其关键在于汽机调门关闭幅度与关闭速率),使其能够实现滑压运行。根据锅炉RB后机组蓄热释放特性、主汽压力变化速率,设置DEH以额定工况下20%/min的速率减至70%对应的总阀位指令,高调门的实际开度由总阀位指令对应的通流曲线决定。锅炉主要辅机跳闸快速减负荷控制流程如图2所示。
1 积累多次主动变换的传导特征
为了方便，仅研究两个相关信息元之间的主动变换[5-8]及其传导变换。记信息元
在
时刻，当对信息元
的特征
m})的量值
实施一次主动变换
时，信息元
的特征
的量值
没有发生传导变换。
假设某型导弹武器Q的导航系统[14-17]中，部件A和部件B存在相关关系。部件A某个模块的振动值记为
，部件B的平衡性能记为
，导弹武器系统Q的整体性能记为
。在该导弹武器系统[18]研究定型过程中，累计了大量的试验数据。限于篇幅，通过10次试验数据，结合本文方法挖掘部件A的振动值对导弹武器系统Q的整体性能的传导知识。假设10次试验数据的量值如表1所示。
定义1 称特征 
是信息元
的特征
累积2次主动变换
的它传导特征。以此类推，可给出定义2。
一般情况下，若信息元
特征
是信息元
的特征
累积
次主动变换的它传导特征，则在
时刻，对信息元
特征
的量值
经过
次主动变换
后，特征
的量值
也会发生传导变换。
将导弹武器系统Q的整体性能、部件A和部件B分别用信息元刻画为
前面说过，陆九渊的“本心”观念来源于孟子，而孟子说过，“良知”“良能”这种陆九渊称之为“本心”的东西，可以发动道德行为的。
信息元
定义2 称特征 
是信息元的特征
积累次主动变换的它传导特征。
建好三支监督队伍，凝聚合力。一是不断优化专兼职纪检监察人才队伍；二是不断扩充优化作风建设监督员人员队伍，依托“作风建设年”活动全省招募312人；三是建立巡察人才库，从重点专业骨干、后备干部、基层领导班子中选拔了党性强、作风好、讲原则、敢担当的320名（不含特派员、副特派员人选）优秀巡察人员。省公司党委对三支队伍寄予厚望，对他们提出了担当不正之风的狙击者、风清气正的保护者、党风廉政建设的示范者、广开前门的助推者、敢于担当的支撑者的“新五者”要求。
2 积累多次主动变换的传导效应
定义3 若集合 
中的元素均是信息元
特征
累积
次主动变换
的它传导特征，则称该集合为信息元的特征
累积次主动变换
的它传导特征集。
3 主动变换关于目标特征的灵敏度
在解决实际矛盾问题中，若信息元
的特征
是要改善的量值的特征，则称
为目标特征。
归一化得
沈璟的改编原则是基于协调音律、使作品适合演出的考虑，是以音律问题为戏曲审美的核心；汤显祖对沈璟改编《牡丹亭》不满的原因，在于认为这一作法损伤了作品力图表现的自我体认，所谓“彼恶知曲意哉”，反映出汤显祖认为曲应注重作家心灵、精神层面的书写，以文学审美为核心。这种核心因素的变异，也是嘉、万文人自觉修正元代以来曲学理论的必然结果。
4 实例分析
当在
时刻，对信息元
的特征
的量值
累积实施2次主动变换
时，信息元
的特征
的量值
发生了传导变换[1]。
表1 10次试验数据的量值
Table 1 Values of 10 test data
英国现行的退休年龄主要分为国家养老金退休年龄与职业养老金退休年龄两部分，均呈逐年增长的趋势。英国政府于2006年颁发了明确规定英国国家法律规定的退休年龄是65周岁的《就业平等（年龄）条例》[1]。2007年至2008年间，英国政府通过向广大英国民众征求意见以及充分倾听英国民众的民意，决定从2010年4月6日开始，实行提高退休年龄的“两步走”战略。第一步分阶段上调女性退休年龄，以期在2020年实现男女统一的65周岁退休年龄。第二步将全社会的退休年龄提升至68周岁[2]。至今英国政府还在根据自身国情不断调整着本国的退休年龄，以期可以制定出最优化的退休方案。
选取导弹武器系统的整体性能
作为目标特征。通过表1数据，在第1次试验数据(对部件A实施第1次主动变换
，将其振动值减小0.001)中，部件B的平衡性能增加0.03，导弹武器系统的整体性能c并未发生变化。第2次试验数据(对部件A实施第2次主动变换
，将其振动值减小0.001)中，部件B的平衡性能增加了0.01，导弹武器系统的整体性能c增加了0.002。称导弹武器系统的整体性能c是信息元
的特征a累积2次主动变换[2]
的它传导特征。
通过计算，特征
的
次主动变换
的传导效应分别为
从表1中可见，在第6次试验(对部件A实施第6次主动变换
)中，目标特征
的量值最大。前6次主动变换关于特征
的平均变换量
本文仅通过对10次实验数据的分析研究，可以得到特征
关于目标特征
的灵敏度大小。在导弹武器系统定型、升级改造过程中必然会积累大量的实验数据，可以根据本文方法和思路，求得各个特征对目标特征的灵敏度分布，以寻求对目标特征最有利的特征的量值。从而为定型、改进提供关于各特征的理论参考数据。
5 结束语
现实问题中，经常遇到前N次可拓变换未引起与之相关的信息元发生传导变换，而N+1次主动变换才能引起与之相关的信息元发生传导变换的情况。本文为了挖掘N+1次积累主动变换的传导知识理论，将可拓变换、传导效应和灵敏度的概念引入到传导知识的挖掘中,充实和完善了传导知识的挖掘理论。下一步，将结合该型导弹武器系统工厂试验及设计、定型试验过程中产生的大量试验数据，利用计算机编程仿真，深入挖掘各项特征对该型战术导弹武器系统性能特征的灵敏度，为其定型、列装和改进提供理论和实践参考依据。
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Mining conducted knowledge by accumulating N active transformations
WANG Feng，GU Jiaojiao，LIN Yu
(The Naval Aviation University, Yantai 264001, China)
Abstract: Considering the fact that the N extensive transformations do not cause conductive transformation of related information elements, and only N+1 active transformation can cause conductive transformation of related information element, in this study, extensive transformation and conduction effect are applied, and the conducted knowledge of such extensive transformations and conductive transformation is deeply mined by giving the concept of sensitivity of a certain feature of information elements related to target features. Through the test data analysis in the process of finalizing a missile weapon system, it is shown that this method is perfect and supplementary to the existing theory of data mining for conducted knowledge, and makes the theory of conducted knowledge mining more comprehensive.
Keywords: extension; extension transformation; data mining; conduction knowledge; sensitivity; weapon system stereotype; information element
中图分类号： TJ760
文献标志码： A
文章编号： 1673-4785(2019)05-1035-05
中文引用格式： 王丰, 顾佼佼, 林瑜. 积累N次主动变换的传导知识挖掘[J]. 智能系统学报, 2019, 14(5): 1035-1039.
英文引用格式： WANG Feng, GU Jiaojiao, LIN Yu. Mining conducted knowledge by accumulating N active transformations[J].CAAI transactions on intelligent systems, 2019, 14(5): 1035-1039.
DOI: 10.11992/tis.201804042
网络出版地址: http://kns.net/kcms/detail/23.1538.TP.20180503.1148.005.html
收稿日期： 2018-04-23. 网络出版日期：2019-05-22.
通信作者： 王丰. E-mail：1055478110@qq.com.
作者简介：
王丰，男，1985年生，工程师，主要研究方向为系统仿真分析与计算机软件集成。发表学术论文20余篇。
顾佼佼，男，1986年生，讲师，博士，主要研究方向为指控与火控。发表学术论文10余篇。
林瑜，男，1979年生，工程师，主要研究方向为计算机软件及集成。发表学术论文10余篇。
标签：可拓学论文; 可拓变换论文; 数据挖掘论文; 传导知识论文; 灵敏度论文; 武器系统定型论文; 信息元论文; 海军航空大学论文;