基于分解的连续Petri网性质分析方法

讨论了最大速度恒定连续Petri网（CCPN）的分解方法以及如何通过子网分析得到原网的性质。首先给出基于库所归属的分解方法,实现了CCPN的分解。为了保证通过子网分析原网的正确性,对合成网的动态不变性进行了证明,并证明了CCPN子网结构性质与原CCPN网性质的对应关系。最后以实例验证了通过子网分析原网的正确性。     

基于AE的广西肝癌与气候危险因素GIS系统研究

利用三维GIS与ESRI公司的组件式GIS—ArcGIS Engine的基本思想技术,在Visual C#开发环境下开发广西肝癌与气候危险因素GIS系统。系统解决传统三维可视化系统难以对山区分不同的高度建模存储的问题,这对传统医学空间流行病学的研究是一个全新的突破。     

基于有导向变异算子求解多维背包问题

多维背包问题(MKP)是经典的NP难的组合优化问题。引入有导向变异算子的进化算法GM-EA(Guided Mutation EA)来求解该问题,通过结合粒子群优化的方法改进郭涛算法,更好地利用种群中的全局信息,取得较好的效果。实验结果表明GM-EA是求解MKP有效的算法。     

基于降噪自动编码器的推荐算法

传统的推荐算法一般采用用户项目评分矩阵学习潜在因素,了解用户的个人偏好并作出推荐,但在实际应用中,评分矩阵通常非常稀疏。针对传统推荐算法的不足,提出一种基于降噪自动编码器的推荐模型。首先用2个自动编码器来训练用户和项目的潜在因子矩阵,然后将学习到的隐含特征向量输入一神经网络来进行评分预测,最后根据新的评分矩阵作出推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐结果的召回率,同时缩小了重构误差。     

物流服务交易区块链与蚁群智能合约算法研究

为解决物流服务交易中供应商、生产商、用户等多方参与者之间的信用关系缺失,提高制定合约的效率,避免干扰合约的正常执行以及传统合约的可抵赖性、可篡改性以及不可追溯性等问题,提出了物流服务交易区块链与蚁群智能合约算法。分析传统的物流服务交易模式存在的问题,提出一种新的物流服务交易合约概念模型,并利用区块链和智能合约的特点和优势,以及物流服务交易中的信息发布、谈判、议价、制定合约等交易环节和区块链的链接关系,构建一种去中心化的物流服务交易智能合约区块链模型。以该模型为基础,依据物流服务交易合约的工作流程以及蚁群算法的特点,设计了物流服务交易区块链与蚁群智能合约算法。在多节点物流服务交易仿真平台进行实验,实验结果表明,该算法实现了基于区块链的多物流用户服务交易智能合约的创建、存储和自动执行,整个过程透明可跟踪、共识且不可篡改。因此,该算法是基于区块链解决物流服务交易问题的一种有效方法。     

基于免疫修复的快速蚁群优化算法

蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解．影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量．为了提高已有候选解的质量,提出基于免疫原理识别候选解中的“病变”成分,并对其“病变”成分进行修复．经免疫修复后,候选解的质量大大提高,由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程．实验结果验证了该算法的有效性．