基于免疫克隆选择算法的固定费用运输问题优化

固定费用运输问题（fcTP）是物流运输中的高级问题,属于NP难题,较难得到最优解。针对现有方法存在的不足,提出了基于免疫克隆选择的fcTP求解算法。在该算法中,抗体采用矩阵形式编码,初始抗体群随机产生,通过迭代进行克隆选择、克隆抑制、基因变异等操作,对潜在解空间进行寻优搜索。实验结果表明,对于fcTP的优化,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺点。     

河口强排站设计与研究

河口强排站位于红旗岭农场西北部的挠力河右岸。红旗岭农场的西北部涝区自小挠力河堤防筑堤以来,内水不能自排,造成大面积的耕地淹没,必须实行强排。故在此处修建强排站。     

基于直推式学习的中文情感词极性判别

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。     

基于K近邻的腧穴配方自动生成算法

针灸是中医的重要组成部分,运用新兴技术挖掘大量隐藏在针灸诊疗记录中的规律,既可推动针灸更好地为国民健康服务,又能促进中医现代理论体系的完善。腧穴（即穴位）的选择是针灸治病的关键,而运用现代技术选择腧穴的研究还处于起步阶段。以数据挖掘技术为手段,提出了一种基于K近邻方法的腧穴处方自动生成算法。该算法通过分析病历库中与目标现病史最相似K条病历的穴位配方,来自动给出患者针灸治疗的推荐方案。为更好地计算病历的相似性,根据针灸临床数据的特点分别采用了规范症状、一元字串（unigram）和二元字串（bigram）三种特征。在包含6 267条针灸临床病历的数据集上对算法的有效性进行了验证,实验结果表明使用一元字串和二元字串的特征更适合腧穴处方的自动生成,在删除或保留患者复诊数据这两种情况下F度量值分别可达到40.30%和62.71%。     

遗传算法在压水堆核电厂低泄漏换料堆芯装载方案优化中的应用

简述了目前已有的各种堆芯装载优化搜索技术及其优缺点,提出了基于遗传算法的堆芯装载优化方案搜索技术的系统框架结构,设计了多染色体堆芯装载编码、适应度函数、遗传操作、译码等技术.用C语言实现的系统和实验数据验证了所提出方法的可行性和有效性.应用结果表明,该系统能搜索得到优化的堆芯装载.     

基于分布式AC的VoWLAN系统的研究简

VoWLAN是VolP与WLAN的有机结合,是一种前景广泛的新兴应用。传统的WLAN网络对终端移动性支持不佳,不能满足VoWLAN的实时性要求。本文结合新兴的集中式WLAN网络架构,提出基于分布式AC的WLAN网络架构,并分析该架构对于VoWLAN业务的支持。     

基于时态数据库的Web数据周期规律的采掘

拟周期性能描述对象在生命周期中重复性的趋势和走向,并能忽略时间轴上不规则的伸缩和幅度上的干扰。该文以基于Ｈｂａｓｅ分史制的Ｗｅｂ数据拟周期采掘任务为背景,提出了属性趋势、趋势惯量和峰谷链、抗干扰的惯性趋势算法和峰谷算法,对拟周期采掘给出一种解决方法,通过在一组地震数据上的采掘测试表明,算法有实用价值和可接受的效率。     

面向概括性小文本的文本分割算法

文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法。以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法。     

基于感知器的生物医学命名实体边界识别算法

在生物信息学领域内生物医学命名实体识别（Bio-NER）是生物医学文献挖掘、利用的基础工作,由于实体边界识别的困难导致目前Bio-NER效率较低,因此提出了基于感知器的实体边界识别算法,该算法采用随机梯度下降算法训练权重,利用token过滤器、n-gram模型及实体过滤器实现生物医学命名实体边界识别。在GENIA corpus 3.02语料库上进行的实验表明,该算法可以达到71.5%的准确率和79.2%的召回率,与相关工作相比均有一定提高。另外算法相对简单,识别算法速度较快,易在生产中应用。