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1.
树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。 相似文献
2.
复杂多样的岗位信息使得很多求职人员很难查找到适合自己的岗位信息,为了提高人力资源的推荐质量,本文基于梯度提升树和混合卷积神经网络设计一种有针对性的人才市场推荐模型。利用流式分布式方法收集求职人员信息并将其转换为可用于算法分析的独热编码,使用梯度提升树提取求职人员特征。混合卷积神经网络在经过训练之后可实现有针对性的人才推荐。本文模型与不结合梯度提升树的混合卷积神经网络、结合梯度提升树的卷积神经网络相比,在召回率和F1-Score上分别提高了9.78%和10.1%。这说明,结合梯度提升树的混合卷积神经网络算法能够有效提高人力资源的推荐质量。 相似文献
3.
为了提高机载激光雷达数据的分类精度和避免耗时的点云多特征提取,本文在点云去噪的基础上,对点云数据进行相对高程的特征提取,提出一种基于PCA数据降维与Point-Net相结合而形成的网络模型,并将获取的相对高程特征和原始特征经过降维处理后输入到网络中。运用Point-Net网络模型提取的全局特征进行点云分类,返回每个点分类后的标签,并根据点云的坐标信息和标签进行分类结果可视化,实现机载激光雷达点云数据的分类,最后再对得到的分类结果进行精度分析。分类实验表明,此方法获得的点云分类结果较好。 相似文献
4.
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。 相似文献
5.
为了提升分布式能源系统数据挖掘精度与效率,保证分布式能源系统安全稳定运行,提出基于多维关联规则的分布式能源系统数据挖掘方法。离散化处理分布式能源系统中的所有数据,将数据转换为满足挖掘需求的数字化形式,明确数据支持度和隶属度值,建立与之对应的相关表,统计操作、运行和执行维度组合后总的支持度和隶属度值,通过分析每个维度的子维度得到正常和异常状态下两种数据。在Apriori算法基础上构建FP-树,不断生成频繁项集,直至不再产生新的项集时停止挖掘,采用剪枝处理去除部分冗余结点,保留下来的即为最终的数据挖掘结果。实验结果表明,所提方法能够精准挖掘出异常数据类型,且挖掘效率高,实际应用效果更好。 相似文献
6.
为适应城镇燃气日负荷随机性和多变性的特点,克服特定时刻单一负荷预测模型存在实际应用局限性的问题,将5种评价准则用于组合预测前剔除冗余模型,提出了一种建立变全重组合预测模型的方法,通过蚁群算法确定分配权重的组合预测模型,使得在一个时段上的燃气日负荷预测精度好于各单一模型.首先对包含诸多随机和模糊等不确定因素的城镇燃气日负荷时变系统和各预测模型特点进行分析;然后确定岭回归分析(Ridge)、差分自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、支持向量机回归(SVR)、极端梯度提升树(XGB)共4类单项日负荷预测模型,结合城镇燃气日负荷和模型的特点,分别给出每个模型各项参数的设置和模型的输入向量;用平均相对误差、均方根误差、灰色关联度、相关系数、Theil不等系数为评价准则计算出的综合评价指标剔除冗余模型,最后建立了蚁群算法权重分配的组合预测模型.预测实例表明,蚁群算法分配权重的燃气日负荷组合预测模型长期的综合预测效果要优于任意单项模型,相比于单一模型而言,组合预测模型的稳定性和容错率更高,具备较强的泛化能力. 相似文献
7.
针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。 相似文献
8.
针对目前肉桂树手工剥皮难的问题,设计开发出了一款可用于桂树自动剥皮的机器.该机器主要由刀具、夹具、滚珠丝杆、电机以及PLC控制部分组成.使用SolidWorks软件对机器零部件进行建模,并利用有限元分析软件Ansys对剥皮刀具进行力学分析,发现刀具在200N载荷的作用下,最大应力为0.0012 MPa,最大变形为14.7μm,应力和形变均在合理范围.采用3台PLC分别控制刀具与桂树的运动轨迹.最终搭建出一台专用于肉桂树剥皮的机器,并通过实验验证其剥皮效果.结果表明:剥皮刀具强度足够,能够在桂树的轴向和周向两个维度上适应尺寸的不规则,剥皮时间相较于人手工剥皮节约87.5%. 相似文献
10.
微型薄片散列元件的拾取问题一直困扰着微型机构的装配能力,如何提高微型元件拾取效率和拾取精度一直是机器人智能控制的研究方向.为此,采用振动盘驱动设备,通过其震动能量驱动散列薄片元件沿螺旋轨道顺序排列并推挤前进,然后由轨道末端传感器感知元件并通过PLC控制三自由机械手夹取元件.为提高夹取效率,给出了机械手电控系统的实施方案,并结合快速搜索随机树避障算法,对机械手的运动轨迹进行了模拟仿真,得到了机械手3个自由度下关节的运动路径,对于优化电控系统软件设计提供了重要参数指导. 相似文献