一种动态调整的蚁群聚类算法

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用.文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出动态调整的蚁群聚类算法,通过加入运动速度不同的蚁群、半径自适应调整、短期记忆、强行放下等策略,来指导蚁群的移动行为,降低蚁群移动的随意性,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能.仿真实验表明:改进算法能有效地提高算法效率且取得较好的聚类结果.     

双钢板-再生混凝土组合剪力墙抗震性能有限元分析

为研究双钢板-再生混凝土组合剪力墙的抗震性能,在已有试验的基础上,使用有限元软件ABAQUS进行模型验证和分析,研究内容包括再生粗骨料取代率、距厚比、轴压比以及连接件形式.结果表明:(1)随再生粗骨料取代率的增加,试件抗弯承载力、抗剪承载力、初始抗侧刚度均出现不同程度的劣化;(2)当轴压比为0～0.5时,试件承载力随轴...     

一种基于贪婪覆盖的文本分类方法

文本分类是信息检索和数据挖掘中的重要主题之一.文中提出了一种基于贪婪覆盖算法的文本分类方法,首先对文本进行分词,分词的结果用CHI统计量的方法提取特征,使用TF-IDF-ICSD进行特征权重计算.对贪婪覆盖算法采用另一种选取初始点的方法来构建分类器,用复旦大学语料库作为测试数据集,并与BP算法相比较.实验结果表明文本提出的方法是有效的.     

一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法

应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进（称之为：ETF-IDF）,运用资源优化神经网络RON（Resource-optimizing Networks）构建分类器。在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验,实验结果表明该分类器较之BP算法有较高的分类质量,且ETF-IDF加权公式较之传统的TF-IDF加权公式有其优越性,提高了分类的精度和性能,满足了中文文本自动分类的要求。     

降低横管式初冷器阻力的研究

介绍了横管式初冷器在长期非正常运行后存在的问题,分析原因并进行改造,解决了阻力大、生产负荷低、使用热煤气冲洗的问题,使初冷器满足生产要求。     

基于交叉覆盖算法的蛋白质二级结构预测方法

蛋白质二级结构预测在蛋白质空间结构预测中起着承上启下的重要作用。近年来,大量的方法应用于二级结构预测中,其中,神经网络算法效果较好。但是,由于传统的神经网络存在结构复杂、学习速度慢、运行效率低、处理海量数据困难的缺陷,大大影响了预测的效果,因此,该文将一种基于构造性神经网络算法,也就是交叉覆盖算法应用于蛋白质二级结构预测中,另外,为了引入更多的同源家族结构的信息,采用了基于概率的Profile编码方式。通过实验证明将交叉覆盖算法运用在蛋白质二级结构预测中的可行性．并且比传统的神经网络方法有了更高的准确率。     

焦炉气NHD脱硫运行情况浅析

本文简介了NHD脱硫原理、工艺参数及运行情况，分析了运行过程中出现的问题，阐述了提高系统运行稳定性和安全性的措施。     

横管初冷器高效洗萘工艺改造

通过改进喷洒流程提升横管初冷器的洗萘效果。     

基于词共现模型的垃圾邮件过滤方法研究

垃圾邮件过滤就是对邮件做出是垃圾或非垃圾的判断。传统的表示邮件的方法是在向量空间模型基础上通过信息增益等特征选择方法提取一部分词来表示邮件内容,存在语义信息不足的问题。该文提出一种将传统方法和词共现模型结合起来表示邮件特征的新方法,再采用交叉覆盖算法对邮件进行分类得到邮件分类器。实验表明,该文提出的邮件过滤算法与传统方法相比提高了过滤性能,词共现选择的维度要比传统方法选择的维度更具有代表性。     

多维立体式实时信息交互平台的构建 ——以电网企业行政值班协同联动为例

电网企业行政值班机构的重要职责是突发事件的应急协调。而应急协调的效率效果依赖于高效、完善的实时信息交互共享机制。随着现代科技和互联网的快速发展,微信群、QQ群等信息交互APP广泛应用于电网企业各专业生产管理。文章设计了一套基于多维立体式微信群组的实时信息交互平台,有效破除信息壁垒、响应滞后等突发事件信息管理难题,构建起跨层级、跨专业"正常时期常态互动、重要时期信息速动、重大事件协同联动"的突发事件应急联动新格局,提升了信息传递的时效性、准确性、规范性,为突发事件的快速、稳妥处置提供重要支撑。