搜索引擎PageRank算法的改进

为了解决企业快速决策时信息检索的问题,提出一种改进的PageRank算法。在考虑网页产生时间因素的同时,通过锚文本与网页主题的相似度分析按权重分配网页各正向链接PageRank值,产生的PageRank值更贴合主题搜索引擎的要求,并保持算法的简洁性。实验结果证明该改进算法能有效减少主题漂移现象,恰当提升新网页PageRank值。     

基于改进微粒群优化的学习路径优化控制方法

对学生学习的路径控制在智能化教学系统中是一个重要的问题。该文以知识空间理论为基础建立了学习状态空间,通过改进的微粒群算法对该学习状态空间的学习路径进行最优化控制,并利用死亡惩罚函数法把约束最优化学习路径问题转化成了无约束的最优化学习路径控制问题,引入交换子和交换序的概念对微粒群算法进行改进。在结果分析中,通过动态参数法,即动态变化交换子保留概率的方法提高微粒群的收敛效果,达到了最优化学习路径控制的目的。     

MBMS中模型的关系表达和自动复合研究

由于决策环境的变化及决策范围的扩展,DSS中模型不断被分批开发和增加,同时决策问题的复杂性往往导致模型的多样性,由此模型关系的表达和管理往往比较复杂,模型间的冗余及整体关系难于掌握。使用扩展的Petri网表达MBMS中各模型的相互关系,论述了PN自动成图算法,增强决策者对整个MBMS的整体掌握程度,有利于发现模型间的求解冲突与冗余;同时,通过从决策目标出发,通过基于PN的逆向推导,发现决策问题求解路径,降低了DSS应用门槛。     

基于系统动力学的高校发展战略决策模型研究

基于系统动力学原理对高校发展战略进行了分析,并以成人高校为实例对系统进行了建模和仿真,首先用系统思考的方法对成人高校发展战略涉及的各个方面进行了分析,分析了其中的关键变量,建立了成人高校发展战略因果关系图和相应的系统动力学模型,对成人高校发展战略模型进行了仿真和校正,最后基于此进行了引导政策分析。     

基于改进蚁群算法的乒乓球数据挖掘研究

在Ant-Miner算法框架中通过对信息素更新和路径选择概率等策略的改进,并结合乒乓球技战术分析的特点,建立了基于改进蚁群算法的乒乓球技战术分类挖掘模型,并进行了实例分析,与乒乓球技战术关联规则挖掘相比较,该算法在挖掘效果和规则质量方面有很大的优势,并已应用于国家乒乓球队比赛和训练中,效果良好。     

基于系统动力学的成人高校发展战略决策模型及其灵敏度分析

为对成人高校发展进行定量分析和决策,采用系统动力学（System Dynamics,SD）方法建立成人高校发展战略决策模型,用系统思考的方法分析成人高校发展战略涉及的各个方面,分析其中的关键变量,建立成人高校发展战略因果关系图和相应的SD模型;对成人高校发展战略模型进行仿真和校正;对模型的参数灵敏度进行分析,仿真结果表明该模型可以进行中、长期成人高校发展战略决策分析,提高决策的有效性。     

参数最优化的罚函数法(下)

五、K——检验我们利用罚函数原理,扩大了参数最优化的可行区范围,为了保证用此法设计的系统既能稳定运行,又具备优良的动态品质,我们引用卡尔曼的“最优调节器逆问题”定理作为检验准则和文献[6]中定理2所提供的方法对本文推算的结果进行检验(简称K——检验)。卡     

基于人工鱼群算法的乒乓球数据挖掘

从视野和步长等方面对人工鱼群算法进行改进,结合乒乓球技战术的特点,对乒乓球技战术原始数据进行预处理。建立基于改进人工鱼群算法的乒乓球技战术分类规则数据挖掘模型,分析顶级乒乓球运动员比赛实例,结果表明与乒乓球技战术关联规则数据挖掘相比,该模型在挖掘质量和挖掘效果上有较大的优势。     

基于系统动力学的高校发展战略研究

本文基于系统动力学原理对高校办学、管理进行了分析,首先用系统思考的方法对高校办学、管理涉及的各个方面进行了分析,分析了其中的关键变量,建立了高校发展战略因果关系图模型,对高校发展战略进行了仿真,最后基于此进行了政策分析。     

基于Agent的DSS模型库运行机制研究

研究模型决策机制问题,模型库是决策支持系统的核心部分,为了提高决策支持系统模型库的通用性和可扩展性,提出了一种基于Agent的DSS模型库通用架构方法和标准化模型策略.主要研究基于Agent的模型表示策略、模型库系统架构及各功能Agent模型,详细阐述模型库中各功能构件的工作原理、模型Agent的自适应演化行为,并在JADE平台上完成了系统原型.实验证明,DSS方法可以带来模型与模型库的标准化,模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题,为当前模型库系统的建设提供了一个新的设计策略.