一种求解多目标资源受限项目调度的遗传算法

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA－Ⅱ,设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法,该算法所设计的编码包含两部分,一部分为一个任务链表,另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题,结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。     

求解线性规划问题的光滑型牛顿算法

对线性规划的最优性条件,给出一个扩展系统,设计一个连续化的光滑型算法求解该系统。所设计的算法的全局收敛性不需要添加任何假设条件。在每一个迭代点处,只需要解一个线性方程组和做一次线性搜索,比现有求解线性规划问题的连续化方法具有更好的收敛性质。     

真实感人脸模型的细分曲面重建

提出一种利用2张正交照片和细分曲面进行真实感三维人脸建模的方法,并实现了不同模型间的三维变形.为了构造个性化的人脸几何模型,将网格简化、自由曲面变形和细分结合起来,得到多个层次细节下的人脸模型;再经过纹理融合和映射,完成个性化的真实感三维人脸建模;同时利用线性插值实现了同拓扑真实感模型间的光滑变形.实验结果表明：该方法不仅可以进行有效的真实感三维人脸建模,而且变形简单流畅,具有广阔的应用前景.     

融合双重正则化机制的低秩矩阵分解推荐模型

基于矩阵分解技术的社会化推荐通过加入用户信任关系来加强学习准确性,但忽略了物品之间的关联信息在模型分解过程中对用户兴趣的影响。对此首先提出在物品相似度计算方法中加入用户参与度进行改进,并构建了融合物品关联正则项和信任用户正则项双重约束的矩阵分解推荐模型,在优化隐式特征矩阵过程中体现了物品之间的关联信息对推荐的重要影响。最后通过对两个不同稀疏级别的数据集的实验证明,相比主流的矩阵分解模型,提出的双重正则项的矩阵分解模型能够提高稀疏数据集上预测评分的准确性,并能明显缓解用户冷启动问题。     

结合支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率算法

目的 基于学习的单幅图像超分辨率算法是借助实例训练库由一幅低分辨率图像产生高分辨率图像。提出一种基于图像块自相似性和对非线性映射拟合较好的支持向量回归模型的单幅超分辨率方法,该方法不需使用外部图像训练库。方法 首先根据输入的低分辨率图像建立图像金字塔及包含低/高分辨率图像块对的集合;然后在低/高分辨率图像块对的集合中寻找与输入低分辨率图像块的相似块,利用支持向量回归模型学习这些低分辨率相似块和其对应的高分辨率图像块的中心像素之间的映射关系,进而得到未知高分辨率图像块的中心像素。结果 为了验证本文设计算法的有效性,选取结构和纹理不同的7幅彩色高分辨率图像,对其进行高斯模糊的2倍下采样后所得的低分辨率图像进行超分辨率重构,与双三次插值、基于稀疏表示及基于支持向量回归这3个超分辨率方法重建的高分辨率图像进行比较,峰值信噪比平均依次提升了2.37 dB、0.70 dB和0.57 dB。结论 实验结果表明,本文设计的算法能够很好地实现图像的超分辨率重构,特别是对纹理结构相似度高的图像具有更好的重构效果。     

非线性Mathieu方程的局部分岔和在余维2退化点的Hopf分岔

针对海洋工程中的潜水艇拖缆问题的参数激励方程,研究其稳定性和复杂动力学特性.方程中包括阻尼项、x与(x)立方项等.利用多尺度法求解弱的非线性Mathieu方程的1/2亚谐共振解,得到局部分岔特性,并研究在余维2退化点的Hopf分岔和极限环的稳定性问题.用中心流形方法研究零解的稳定性,用Hopf分岔定理研究Hopf分岔产生的极限环的稳定性.     

自相似网络业务的一个FARIMA模型

近来发现,高速网络业务具有自相似及长相关特性,分数噪声可描述该类业务。但它仅表现长相关特性,给出了利用ＦＡＲＩＭＡ模型拟合自似网络业务的一整套方法,该模型同时刻画了实际业务的长相关与短相关行性,通过对实测数据的实验, 模型的优效性。     

基于改进小波分析的DDoS攻击检测方法

为准确及时检测DDoS攻击,在研究小波分析法检测DDoS攻击的基础上,提出一种基于主成分分析法和小波分析法的自适应DDoS检测方法,设计采用该方法检测DDoS攻击的模型及算法,分析其增大正常网络流量与异常网络流量之间Hurst参数差值的原因。实验结果表明,该方法减弱了检测结果对门限值的依赖性,提高检测率,防止漏报、误报情况的发生,且由于网络数据维数的降低,该方法大幅提高了检测速度。     

支持向量机和正交设计方法的比较和应用研究

论文对支持向量机(SVM)和正交设计方法进行了比较。支持向量机在分类和回归方面广为应用，而正交设计方法在实验设计方面是非常有效的，并且在化学工业中应用广泛。本文使用了两因素、七维正交实验(干燥实验)作为例子来把支持向量机方法应用到实验设计中去。正交表是用来研究实验的最优化条件和显著因素，本文给出了支持向量机和正交实验设计的计算结果。通过两者的比较，可以看到支持向量在实验预测方面比正交设计方法效果更好。从而可知支持向量机在实验设计方面的前景广阔。     

高等数学教学中的几点建议

文中,我们结合近几年的教学实践,在探索和改革高等数学的教学方法的过程中,对提高高等数学的教学效果提出几点建议。在教学中,应注重培养学生一题多解的能力,注重小节,及时补漏,引导学生发现数学中的美。