一种解决函数优化问题的免疫算法

介绍了免疫算法的基本概念，以及人工免疫系统中的克隆选择原理，基于该原理，结合遗传策略中的高斯变异算子，提出一种免疫算法来解决函数优化问题。给出了算法的描述，数值实验中选择了几个函数进行优化，并将实验数据结果与传统的遗传算法进行了比较。数据实验结果表明，该免疫算法能够寻找到更优的优化结果，并且在收敛速度上明显优于传统的遗传算法。     

基于模糊推理的权重优化

利用模糊推理技术建立了一种基于模糊推理的权重优化模型.该模型利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,通过评价空间和单位评价空间的映射,建立模糊关系方程并将其转化为优化问题得到权重.实验结果表明,利用该模型得到的权重能反映各因素的重要性,用其对待评对象进行模糊综合,结果也是合理的.     

测试用例集的优化技术分析与改进

测试用例集优化技术是软件测试的重要组成部分,对回归测试检测效率影响巨大.针对给定的测试目标,获得精简的测试需求集和测试用例序列集,有助于提高测试用例集优化的效率和效果.首先介绍了测试用例集约简问题的基本概念,对现有的各种约简方法进行分析比较,接着讨论了测试用例的优先级排序问题,最后提出将测试用例约简技术和优先级技术结合起来,提高用例检错效率和缩小用例空间的优化策略,文章还引入等价类和快速排序思想,动态调整测试用例序列,并通过实验证明该改进是行之有效的.     

折衷的差分演化算法在有约束优化中的应用

设计了一种求解有约束优化问题的新方案,该方案以一种折衷的差分演化算法为基础,应用两个简单的基于可行解的规则引导算法向可行域搜索,应用周期模式处理边界约束。并用该方案优化了一个标准测试集上的全部函数,试验结果表明,与同类方法相比而言,该方案在收敛速度和稳定性两方面表现出较强的竞争力。     

混合进制及其在贝叶斯网络结构学习中的应用

贝叶斯网络因其处理不确定性问题的能力及其良好的因果推理机制已成为因果数据采掘的主要技术,同样,它也是实现分布估计算法的一个重要途径.而应用贝叶斯网络所解决的一些实际问题的知识表示中会用到混合进制数.因此,给出了十进制数与混合进制数之间的相互转化定理及其严密的理论证明,旨在应用定理中简单的公式来代替以往复杂的转化算法.     

无线传感器网络DV-HOP定位算法的改进

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.在深入研究分析无线传感器网络DV-Hop定位算法和部分已有改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法.针对DV-Hop算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,该算法对信标节点的平均每跳距离做出改进;并对可参考信标节点数小于3的未知节点进行估计定...     

NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究

带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明,根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性,同时收敛速度更快。     

利用多尺度分析方法求解KdV方程和KdV—Burgers方程的格子Bo…

本文建立了用格点法解一般偏微分方程（ＰＤＥ）的理论框架，构造出求解ＫｄＶ方程及ＫｄＶ－Ｂｕｒｇｅｒｓ方法的三速格子ＢＧＫ模型，引进三种时间尺度，利用多尺分析求出Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ演化方程的平衡分布函数。     

数据科学与大数据技术专业建设研究与实践

在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。