基于流程树的BPEL4WS中流程服务动态优化方法*

针对服务流程建模语言BPEL4WS难以满足用户个性化需求也无法适应动态环境变化的问题,提出了一种动态优化BPEL4WS中流程服务的方法。该方法给出了一种Web服务交互代价计算模型,用来评价用户对Web服务的偏好程度以及实时环境下Web服务交互的现实代价。将BPEL4WS描述的服务组合流程转换为服务组合流程树,并借助领域本体对流程树节点进行语义检查,消除流程树中不合法的流程组合。通过深度优先遍历流程树,利用单亲遗传算法对流程服务进行优化组合。最后给出应用算例,并对用来优化组合流程服务的单亲遗传算法的适用性与     

供水管网水质模型校核面临的问题及对策

为解决大规模供水管网系统水质模型校核的难题,分析经验校核与自动校核所面临的问题,提出遗传算法并行化、实测确定模型初始参数、模型参数的有效分组等相应的对策.从而减少模型校核的变量,提高遗传算法运行效率,有效缩短模型自动校核的寻优时间.     

“实录”与“虚构”——试论唐叙事诗的叙事手法

唐叙事诗是我国文人叙事诗发展的一个高峰,其虚实相生的叙事手法值得探究。文章从传统诗学和叙事学角度对其进行分析。     

A nonlinear control method for the electromagnetic suspension system of the maglev train

To deal with the inherent nonlinearity and open-loop instability of the electromagnetic suspension (EMS) system, a new nonlinear control method is proposed. The simulation results show that, for a PID controller, the overshoot of the system response to an airgap step disturbance is about 3 mm, and the transient time is 6 s; however, for the proposed nonlinear controller, there is no overshoot and transient time within 2 s. The proposed method has a faster response and stronger robustness. With a designed bi-DSP suspension controller, this nonlinear control method was implemented on the Shanghai Urban Maglev Test Line (SUMTL) to validate its effectiveness and feasibility.

     

一种构件通用属性的描述方法研究*

提出了一种将构件的通用属性和特殊属性分开描述及管理的构件通用属性描述方法CGADM及其扩展机制,阐述了该描述方法的定义,分析了其特点。基于该描述方法设计实现了一个构件管理实验系统,证明了该描述方法具有良好的描述性能和扩展性能。     

信息化条件下任职士官计算机课程教学改革初探

针对任职士官计算机水平与部队信息化建设要求不相适应的现实问题,深入调查分析了某部队任职士官计算机水平的现状与实际需求,明确了士官任职教育计算机教学的目标,进而有针对性地提出了任职士官计算机课程教学改革的几点新思路,确保课程教学真正服务于部队,服务于实战。     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。     

正则稀疏化的多因子量化选股策略

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网（LR-Elastic Net）中的L1惩罚项替换为SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation）和MCP（Minimax Concave Penalty）惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。     

基于复杂网络的证券市场智能建模与分析

股票市场作为金融系统的重要组成部分,是一个典型的具有结构复杂性和节点复杂性的复杂网络系统.作为拆分和了解复杂网络的有力工具,社团结构分析被广泛应用于社交网络、物流网络等多种复杂网络系统,并取得了突破性成果.论文采用Pearson相关系数来度量中国A股市场中股票价格波动的相关关系,构建股票市场加权网络,利用改进型社团相似性指标,选定了股票市场时序动态加权网络的步长与社团划分算法,并对社团结构进行了简要分析.     

基于评分填充和时间的加权Slope One算法

针对数据稀疏性,常用的评分矩阵填充方法主要是通过平均数、中位数等进行填充,该文提出一种新的评分矩阵填充方法。利用项目-属性矩阵计算用户对项目属性偏好,由于每个项目都有各自属性,从而可以获得用户对项目的偏好值,以用户平均评分为基准,实现对评分矩阵填充。基于填充后的评分矩阵,又考虑到用户兴趣爱好随时间会发生改变,因此引入时间因子,提出一种基于评分矩阵填充和时间因子的加权slope one算法(FTWSOA)。通过时间函数修正评分矩阵,优化的评分数据可以更好地体现用户兴趣爱好随时间变化的情况。在时间加权的评分矩阵下,计算出属性兴趣偏好,在共同评分很少甚至没有时,利用属性兴趣偏好可以较为准确地计算用户相似度。由于在共同很少或者没有时,原始评分矩阵中用户没有交集,而在属性兴趣矩阵下用户会存在交集,因此,使用参数λ将填充矩阵下的用户相似度和属性兴趣偏好矩阵下的用户相似度相结合得到最终的用户相似度,可以缓解在稀疏数据下相似度计算性能差的问题,最后使用加权slope one预测评分时,将时间衰减函数加入到预测公式中来优化预测评分公式。通过在MovieLens100k数据集上的实验表明,相比于其他算法,FTWSOA算法准确度有所提高。