基于遗传算法求解应急决策系统中的最优路径

提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的进化算法GASA,利用Boltzmann机制 接收交叉和变异后的个体,避免遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,并对遗 传算子(选择、交叉、变异算子)进行重构,引入新的交叉算子和变异算子能根据种群的进化情况动态 调整遗传算子,加速进化后期搜索效率。实验表明,将此算法用于应急决策系统的最优路径的求解中 与传统算法相比,能加速进化速度和全局寻优能力,提高应急决策效率。     

基于移动代理的并行计算动态负载平衡

为解决网络计算平台异构性问题,目前的趋势是分布式技术和并行技术的结合。动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键,而获取节点的负载信息是实现动态负载平衡的前提。给出了一种利用移动代理技术获取节点负载信息的方法,该法不仅可实现上述平衡,且可大大减少网络并行计算中的通讯开销。     

基于本体论的应急系统知识表示的研究

论文在对知识表示及国内外有关本体库研究的基础上,提出将知识表示方法中的框架与谓词逻辑相结合,作为本体知识的一种描述方法,去定义国防动员应急决策支持系统中通信内容的共享本体,给出基于OWL+RDF+XML的形式化描述。并利用本体对知识进行领域分类,同时对决策者的查询信息进行规范。     

数据挖掘在医学信息系统中的应用

在介绍了数据挖掘技术的定义、功能和方法的基础上,结合医学数据的特点,归纳总结了数据挖掘技术在医学信息系统中的应用,为建设智能化信息系统提供了思路。