群体智能优化算法

正0引言群体智能(swarm intelligence)的核心思想就是若干个简单个体构成一个群体,通过合作、竞争、交互与学习等机制表现出高级和复杂的功能,在缺少局部信息和模型的情况下,仍能够完成复杂问题的求解[1].其求解过程为对求解变量进行随机初始化,经过迭代求解,计算目标函数的输出值.群体智能优化算法不依赖于梯度信息,对待求解问题无连续、可导等要求,使得该类算法既适应连续型数值优化,也适应离散型组合优化.同时,     

一个面向中小企业动态联盟使能系统的研究

针对当今网络经济模式下中小企业对支持企业动态联盟的使能系统的需求，提出了一个支持应用服务提供商模式的，基于面向Web服务结构的使能系统－e_Scope。系统由模型对象，图形化工具对象和管理对象组成，模型对象为组建系统的基本元素，图形化工具对象为系统配置与操作接口，管理对象负责协调管理，系统依据模型对象，具有按需构建联盟使能服务平台和定义商务处理过程的能力，为中小企业动态联盟提供了一个按需配置的，经济可行的使能环境。     

基于高斯函数与正则化法的复杂温度场图像重建算法研究

针对高斯函数温度场重建算法在复杂温度场图像重建中精度较低问题，提出一种基于高斯函数级数与正则化方法相结合的复杂温度场重建算法，通过在温度场重建中加入火焰先验信息，实现在较少测量数据下炉内复杂温度场的重建。仿真结果表明，该算法比高斯函数温度场重建算法具有较高精度和抗干扰能力，而重建速度相当，可望将该算法用于电站锅炉炉膛的二维温度场重建。     

基于UDDI管理虚拟企业内共享资源的实现机制

虚拟企业内的共享资源主要指服务资源和信息资源。服务资源是指第三方提供的服务资源和隶属于企业的遗产服务资源;信息资源是指各合作企业的数据库资源和文件资源。该文提出了一种基于UDDI规范的管理共享资源元信息的实现机制。遵循UDDI规范管理服务资源元信息,通过扩展WSDL语义实现信息资源元信息管理,采用XML文件描述资源授权信息实现资源授权管理。     

实时数据流管理技术研究

数据流技术是一种正在兴起的新型数据管理技术，在传感器网络、实时监控、实时监测分析等众多关键任务领域具有广泛的用途。本文讨论了实时数据流的特点和关键技术，综述了三个典型数据流系统，介绍了RealStream数据流管理系统的设计思想。     

一种用于基因表达数据的无参数聚类算法

提出了一种用于基因表达数据的无参数聚类算法。该算法把多维数据的模糊聚类方法与CTWC相结合,并引入基于范数的方法进一步对该方法加以改进和论证。将该算法应用于真实的结肠癌基因表达数据集,确定了含8个基因的特征基因组合,该特征基因组合不仅达到了90%左右的结肠癌样本识别率,还能鉴别结肠癌样本的亚型。实验结果充分验证了这种算法的可行性。     

关于路径表达式的一些问题

1 引言面向对象数据库系统(OODBMS)支持通过引用建立类之间的联系.类的属性可以是原子属性也可以是嵌套属性。由于存在使一个对象能引用另一个对象的嵌套属性,引出了对象导航的概念,OQL中对象导航的特性体现在路径表达式(Path Ex-pression)上。围绕路径表达式各国的学者做了大量研究工作,法国的Gardarin等给出了DFF,BFF和RBFF等三种路径表达式算法的代价模型和实验结果,美国威斯康星大学的Lieuwen等给出了基于指针的并行连接算法的详尽的性能分析,德国的Frohn等提出了一种基于规则的路径表达式的处理语言PathLog,我国的学者王国仁等提出了两种并行的处理路径表达式的算法,土耳其的Ozkan     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。     

无线传感器网络中基于熵评判的关联支配集构造算法

无线传感器网络通常是密集分布的,因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性.为了在无线传感器网络中进行数据冗余缩减,文中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法(EECDS),算法首先通过评价高斯随机变量的熵值来判断网络节点间的数据相关性,然后分布式地构造一个关联图,最后根据关联图信息移除网络中的冗余节点,构建一个...     

Internet上支持高质量E—Services的个性化技术的研究

一、前言随着电子商务、远程程教育等Internet上E-Ser-vice应用的日益普及,大量网站不断涌现,对网上业务量的争夺变得更加激烈。网站业务成败的关键之一在于网站提高服务的质量,即如何为恰当的用户,在恰当的时间里,方便地提供恰当的信息。而另一方面,对Web用户的调查表明,70％的Web用户认为现有网站难以提供有效帮助。传统的网站采用的是“一对多”的批发方式,即对所有的顾客提供统一的界面、同样的内容。而新的竞争要求采用“一对一”的零售方式,即针对不同的顾客提供他所要求的内容和服务。例如,一个网上书店的顾客,依据不同职业、不同年龄、不同喜好等,不同的人所关心的内容是完全不同的。如同一个老练的店员会对不同的顾客采用不同的策略来推销产品,一个成功的商务网站也应尽可能具备这种自适应性智能。个性化技术正是针对这一问题应运而生的。个性化技术研究已成为当前学术界和产业界研究开发的热点,各大计算机公司和著名网站纷纷推出个性化服务和个性化开发工具。例如,雅虎公司推出的