基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.     

基于平面不封闭图形切割的路径规划

在平面切割环节中，如何确定更短切割路径以减少加工成本、降低设备损耗和提升切割质量是工业应用和学术研究的重点。目前国内外对平面切割路径的研究主要集中于封闭图形，为此，针对在激光刀模行业中不封闭图形的问题，提出一种基于禁忌搜索的贪婪算法和贪婪准则的局部优化。首先使用构建型的贪婪算法和改进型的禁忌搜索算法相结合的方式对加工过程中的图元路径进行优化排序，随后提出贪婪准则的局部优化系数，削弱贪婪算法的“贪心”思想，解决加工路径的规划和优化问题。实验数据表明，禁忌搜索的贪婪算法和局部优化在对切割路径的规划和空行程优化上有显著效果，空行程减少50%以上，并且其优化性能和图元数量成正比，能有效地解决刀模行业以及其他激光雕刻行业中图形不封闭的切割难题。     

基于差分隐私保护的兴趣点推荐算法设计

兴趣点推荐算法收集用户的历史行为记录,根据收集到的记录推测用户偏好,结合用户偏好向用户推荐新的兴趣点。针对传统的兴趣点推荐过程中,用户的隐私信息容易被泄露的问题,利用差分隐私保护机制对用户信息进行保护,防止被恶意攻击。差分隐私保护实现机制主要包括指数机制和拉普拉斯机制,均被使用于地理位置隐私保护算法中。基于差分隐私保护的地理位置隐私保护算法根据数据集中各项记录的相互关系建立位置搜索树;运用指数机制并结合树的结构挑选出经常访问的k项纪录;对这k项记录添加拉普拉斯噪声,发布加噪后的位置搜索树。实验表明,该算法能在推荐效果不变的情况下,有效地保护用户的隐私信息。     

一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。     

基于词对建模的句子对齐研究

句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。     

基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题，提出了一种基于组合双向拍卖（PCDA）的资源调度方案。首先，将云资源拍卖分为三个部分：云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖；其次，在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上，在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议（SLA）违规并以此计算云提供商的收益，同时每轮竞拍允许成交多项交易；最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率，与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比，PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35.00%，拍卖云提供商的利润提高了约38.84%。     

基于ASOS-ELM的湿式球磨机负荷软测量方法

针对湿式球磨机在磨矿过程中内部负荷靠专家经验难以准确预测的问题,提出一种基于改进的共生生物搜索(ameliorated symbiotic organisms search,简称ASOS)-极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的磨机负荷软测量方法。首先,利用ELM算法建立磨机负荷软测量模型,运用ASOS算法优化软测量模型的隐含层参数;其次,以筒体振动与振声信号的特征信息构建磨机负荷特征向量,并将其作为软测量模型的输入,将磨机负荷参数作为输出;最后,通过磨矿负荷检测实验和对比分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强,为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了有益的指导。