Delaunay三角网动态更新算法的研究进展

通过对Delaunay三角网动态更新算法进行研究,综述了Delaunay三角网中插入和删除点、约束线算法以往研究.详细介绍点定位、LOP优化、对角线交换等关键技术的研究进展,并对比各种方法的优缺点,分析已解决的问题和仍存在的问题.最后对更新算法研究不足之处进行总结,并提出若干可能的研究方向.     

基于混合生物地理学优化的聚类算法

聚类分析是数据挖掘的重要任务之一,而具有易早熟与收敛速度慢等缺陷的传统生物地理优化算法(Biogeography-Based Optimization, BBO)很难满足具有NP(Non-deterministic Polynomial)性质的复杂聚类问题需求,于是提出了一种基于混合生物地理学优化的聚类算法(Mixed Biogeography-Based Optimization, MBBO),该算法构造了一个基于梯度下降局部最优贪心搜索的新迁移算子,以聚类目标函数值作为个体适应度进行数据集内隐簇结构寻优。通过在4个标准数据集(Iris、Wine、Glass与Diabetes)的实验,结果表明MBBO算法相对于传统的优化算法具有更好的优化能力和收敛度,能发现更高质量的簇结构模式。     

改进的BP神经网络算法在水质监测中的应用

针对一类多输入多输出系统进行辨识, 以"A simulation of the western basin of Lake Erie"为例, 通过分析河流湖泊的水质特征, 针对伊利湖湖泊水质建立数学模型, 由于该环境系统为多输入多输出系统, 文章采用了一种改进的BP神经网络算法, 利用Matlab神经网络工具箱进行数据分析, 绘出实际输出与模型输出的曲线以分析相关情况, 检验建立的模型对于系统的辨识水平, 给出传统BP网络和改进BP网络对该系统辨识的结果进行分析对比. 文章还对不同噪声层次下的数据进行分析比较, 并研究白噪声对于人工神经网络模型的影响.     

巧用Vlookup函数完成信息核对--在招生工作中学生信息核对的应用

Excel软件功能强大,操作简便,其提供的函数可用于处理和分析复杂的数据。介绍了Excel中查找函数Vlookup的语法格式及功能,并通过工作中的具体实例来阐述利用Vlookup函数解决核对数据匹配问题,提高了工作效率,节省了大量的人力。     

二次回归学习及其在软件开发工作量预测上的应用

回归学习是用于对具有实值标记样本进行学习建模的监督学习技术。为获得良好的预测性能,通常需要大量的训练样本,然而,在实际应用中可收集到的训练样本数量极少。针对该问题,提出一种基于二次学习框架的新型二次回归学习方法———基于神经网络集成的回归树算法( NERT)。该方法借助虚拟样本生成技术,通过串行执行的两个学习阶段对其进行有效利用,有效缓解训练样本不足的困难,从而提升学习性能。同时,通过为两个阶段分别选择泛化能力强和理解性好的学习方法,可得到预测性能好且可理解性高的模型。实验结果表明在训练样本极少的软件开发工作量预测问题上,NERT方法能够从小样本数据得到比现有方法更好的预测性能,同时其模型内在可理解性能够揭示工作量预测的关键因素。     

ILU预处理Newton-Krylov方法的潮流计算

由于电力系统修正方程组具有高维、稀疏的特点,本文提出将预处理Krylov子空间方法应用于潮流修正方程组的求解,形成预处理Newton-Krylov的潮流计算方法。结合ILU预处理方法,比较了最常用的3类Newton-Krylov方法求解潮流方程的计算效果。通过对 IEEE30、IEEE118、IEEE300 和3个Poland大规模电力系统进行潮流计算,结果表明：3类Newton-Krylov方法是电力系统潮流计算的有效方法,呈现出良好的收敛特性和计算效率。     

基于反馈动态神经网络的油田异常井诊断模型研究

针对油田异常井诊断的问题,提出基于反馈动态神经网络的模型,该模型具有适应性强、学习效率高等特点。结合粒子群算法弥补其训练速度慢和容易陷入局部最小的缺点,给出模型及算法的优化原则和实现技术。最后根据实际问题,进行油田异常井诊断模型的具体应用,实验结果证明模型对于异常井诊断具有较高准确性及可行性。     

基于自编码神经网络建立的搜索信息模型

根据用户搜索历史,将用户关注的信息按标题分类,通过自编码神经网络提取特征值。设定学习样本标题最多为25个汉字,编码方式采用汉字机内码(GBK码)。使用 MATLAB工具进行深度学习,将样本在原空间的特征表示变换到一个新的特征空间。     

基于BRITE的向量地址平均长度仿真研究

本文主要就向量地址平均长度问题进行建模与仿真。向量网很好地解决了IP网络地址枯竭的问题,但由于向量地址是不定长的,因此对向量地址平均长度的研究成为评价向量网效率的一个重要方面。本文利用BRITE网络拓扑生成器,分别利用Waxman随机图模型和BA无标度模型,针对不同节点和边数的网络拓扑进行仿真实验,并对不同实验结果进行对比与分析。实验结果表明,向量地址平均长度会随节点数增长而增长,但在较大规模网络拓扑中,向量地址平均长度远远小于IP地址长度。     

案例教学法在面向对象程序设计课程中的应用

面向对象程序设计的传统教育模式使得学生与企业真实需求之间存在巨大差异。案例教学法理论上能在一定程度上解决理论与实际衔接的问题,但其实施效果却取决于所采用的案例。结合我校的行业背景,从构思实际民航信息系统中涉及的工程问题出发,研究案例教学法在面向对象程序设计课程中的应用,并分析了其存在的问题。