一种改进的基于分解的多目标进化算法

利用基于分解的多目标进化算法框架(MOEA/D),将混合策略的进化算法用于求解分解后的若干单目标优化子问题,提出了一种带局部搜索的基于分解的多目标混合策略进化算法(LMS-MOEA/D)。算法利用均匀设计产生子问题的聚合权重向量,混合交叉策略能够充分利用不同交叉算子的优势;同时算法针对演化过程收敛的特点,结合局部搜索策略,获得逼近Pareto前沿的最优解集。最后通过实验验证算法在多样性和收敛性方面的有效性。     

一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法

交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性.     

PPDM中面向k-匿名的MI Loss评估模型

隐私保护数据挖掘（PPDM）利用匿名化等方法使数据所有者在不泄露隐私信息的前提下,安全发布在数据挖掘中有效可用的数据集。k-匿名算法作为PPDM研究使用最广泛的算法之一,具有计算开销低、数据形变小、能抵御链接攻击等优点,但是在一些k-匿名算法研究中使用的数据可用性评估模型的权重设置不合理,导致算法选择的最优匿名数据集在后续的分类问题中分类准确率较低。提出一种使用互信息计算权重的互信息损失（MI Loss）评估模型。互信息反映变量间的关联关系,MI Loss评估模型根据准标识符和标签之间的互信息计算权重,并通过Loss公式得到各个准标识符的信息损失,将加权后的准标识符信息损失的和作为数据集的信息损失,以弥补评估模型的缺陷。实验结果证明,运用MI Loss评估模型指导k-匿名算法能够明显降低匿名数据集在后续分类中的可用性丢失,相较于Loss模型和Entropy Loss模型,该模型分类准确率提升了0.73%~3.00%。     

关联规则的启发式发现方法

文章分析并阐述了数据挖掘技术领域中关联规则,通过使用启发式方法－“规则模板”（ｒｕｌｅ ｔｅｍｐａｔｅ）的简单机制描述用户感兴趣的规则结构。最后,提出了一种规则可视化与规则模板相结合的方法。     

基于Servlet链的Web数据库开发

Servlet是一种在服务器端开发Web应用的Java技术,它能比CGI更好地扩展web服务器的功能.本文简要的介绍了Servlet的基本体系结构,并针对Servlet的高级功能Servlet链提出了一种基于Servlet链的Web数据库开发模型,并给出了一个应用实例.     

一个多Agent系统模型

一个Ａｇｅｎｔ的知识和问题求解能力是有限的,为更好的服务于用户,必须与其它Ａｇｅｎｔ全作,Ａｇｅｔｎｔ寻找合作伙伴是问题求解的关键。本文结构Ｎ．Ｒ．Ｊｅｎｎｉｎｇｓ等人的工作给出了一种系统模型,任务减少了通开锁,自适应单元增强了Ａｅｇｎｔ对外界变化的自适应能力,Ａｇｅｎｔ个性倾向性使模型更合理,排除了冲突因素,提高了２求解的效率。     

多Agent信念逻辑及其在概率意义下的推广

首先建立了一种多Agent信念逻辑MBL(multi-agentbelieflogic),在经典信念逻辑基础上增加了普遍信念算子和公共信念算子,给出MBL的Kripke语义与广义Aumann语义,讨论了两者的等价性,证明了MBL对于上述两种语义的可靠性和完备性.其次,建立了一种多Agent概率信念逻辑MPBL(multi-agentprobabilisticbelieflogic),通过在广义Aumann语义基础上引入概率空间,给出了MPBL的概率Aumann语义,证明了它的可靠性,并给出MPBL的一些推论.     

电信欺诈预警的多粒度免疫方法

电信欺诈是电信业普遍存在的一个问题,而电信欺诈检测技术、手段的滞后性、不准确性,且误报率高.人工免疫系统借鉴了机体免疫的原理,具有动态平衡性,自治性,分布性,多层性,适应性等优点,正好弥补了传统检测方法的不足.本文详细介绍了基于免疫方法的欺诈检测的方案,针对电信行业的海量数据,提出了粒度变换的概念,在不同粒度上进行建模和检测.     

一种求解约束优化问题的演化规划算法

提出了一种新的求解约束优化问题的演化算法--基于混合策略求解约束优化问题的演化规划算法（CMSEP）.借鉴了Mezura-Montes的算法中直接比较的约束处理方法,为求解位于边界附近的全局最优解采用多样性保护机制,允许一定比例最好不可行解进入下一代种群,混合策略变异机制用于指导算法快速搜索过程.标准测试函数的实验结果验证了算法的通用性和有效性.     

基于Horspool算法的模糊匹配

匹配模式中存在模糊信息的匹配形式称为模糊匹配，它是目前字符串匹配的重要研究方向。Horspool算法是精确匹配的经典算法，但不能实现模糊匹配。该文将要求匹配的模式转化为相应的二进制数序列，在HorSpool算法基础上扩大其功能，使其能够实现模糊匹配，且不影响其精确匹配的功能。