面向离散优化问题的改进二元粒子群算法

二元粒子群算法被广泛用于求解离散组合优化问题。在求解离散优化问题时,二元粒子群算法会出现解空间利用率低,速度和状态趋同以及退化和波动等演化问题。针对这些问题,提出一种改进的二元粒子群算法。算法使用Gray码演化基编码,混沌初始化过程,改进速度和状态调整方法以及子代处理方法用于提高种群利用率和种群多样性。在不同类型的检验函数以及多选择背包问题上,和现有优化算法及其他二元粒子群算法相比,改进算法能够获得较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出多离散优化问题的实际效用。     

基于引力作用的可选粒度社区发现算法

社区发现是复杂网络研究中的一个重要领域,且应用广泛,但目前已有的大多数算法都需采用社区评判函数来确定社区结构的划分,且仅能得到一种划分结果。引入宇宙星系模型和万有引力定律,基于引力思想提出一种新的复杂网络社区发现算法,为网络中节点赋予质量并构建出社区框架,继而利用引力作用完成社区结构划分,并可对发现社区的粒度大小进行选择以得到多种划分结果,无需先验知识及相关参数。通过真实网络实验验证,并与现有的社区发现算法比较,本文提出的算法能有效且较为准确地挖掘出复杂网络中的社区结构。     

定量的信息安全风险评估计算模型的研究

讨论了信息安全风险评估计算模型相关问题.在原来定性风险评估计算模型的基础上,提出了一种定量的信息安全风险评估计算模型并将其运用在信息安全风险评估过程中,使信息安全风险评估分析过程中进行风险值的计算更加科学和准确,解决了以往定性的计算模型的数据计算粗略、不准确和多个风险值集中于一个相同的风险等级中,区分不出风险的重要性等问题.     

掺杂纳米ZnO的制备及气敏特性研究

采用水热法成功实现掺杂1%Ag、1%Fe、1%Al、1%Ce、1%Ni、1%Pb的纳米Zn O粉体的制备,通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等表征方法,系统分析掺杂元素种类对纳米Zn O材料的结构、形貌及气敏性能的影响。结果表明:掺杂1%Ag、1%Fe、1%Ce、1%Ni的纳米Zn O的结晶度降低;掺杂1%Al和1%Pb的纳米Zn O的结晶度变化较小;未掺杂的纳米Zn O为片状结构;掺杂1%Ag和1%Al的纳米Zn O的形貌为颗粒状结构;掺杂1%Fe、1%Ni和Pb纳米Zn O的材料为六方短柱状;但掺杂1%Ce的Zn O纳米材料与未掺杂Zn O材料相同,具有片状结构。掺杂1%Ag的纳米Zn O对C2H5OH气体的灵敏度最好,对C2H5OH气体和NH3气体有良好的选择性,对C2H5OH气体有较短响应恢复时间和良好的稳定性。     

一种减少移动IPv6切换延时的新方法

切换问题是移动计算环境中最基本的问题。理想的切换是指同时具备快速切换和平滑切换能力的无缝切换;快速切换就是要求系统具有最小的切换时延,平滑切换则要求系统具备最低的丢包率。现提出一种基于组播的平滑切换框架模型,该模型的基本思想是让移动节点本身携带途经的接入路由器绑定更新队列,每当移动节点到达一个新的链路并获得该链路的转交地址,就向家乡代理和队列成员进行组播。该模型有效地减少了数据包的丢失率,减少了延时,并与现有的快速切换/IPv6路由优化技术能很好地结合起来。     

基于Rough-Fuzzy的网构软件信任度量模型

针对网构软件信任度量模型缺少自适应性和不能很好地刻画信任关系复杂性和不确定性的问题,提出基于Rough-Fuzzy的网构软件信任度量模型.将Rough-Fuzzy思想引入到对网构软件的信任度量上,并将信息熵理论引入到不同信任属性值的权值计算上,以解决信任属性值计算的不确定性问题.实验表明该度量模型对善意节点和恶意节点的信任度有明显的区分效果,能够抑制恶意节点的信任度增长.并且该模型具有良好的适应性,对于一些信任度量参数,系统可以动态地去调整并且增加或减少信任度量属性,能够很好地适应开放网络环境的动态性特点.     

基础课教学中结构化综合评价模型的构建与研究

结合国外大学的基础课授课情况,通过对目前基础课教学的研究热点和发展方向的介绍和分析,指出基础课教学的瓶颈不是教师授课水平以及理论水平不足,而是对课堂教学的把握和控制欠缺。提出通过结构化的过程评价方法,正确使用考核的手段对课堂教学进行严格把握,有效提高授课效果和水平,并利用结构化过程评价模型,有效地对基础课教学进行过程控制。     

大学生课堂注意力关键因素研究

从高校课堂中学生的行为入手,通过实证分析的方法进行分组实验,观察分析学生的课堂表现和课堂教学效果间的联系,指出学生在课堂上出现的注意力不集中、困倦等行为的根源并不是简单的"缺乏兴趣"或是"不懂",而是不同的授课方法和课程内容对学生心理产生影响的外在行为表现,提出若干被实践证明行之有效的课堂教学和管理方法。     

自由飘浮机器人能量最优规划方法

将耦合刚体运动规划方法应用于自由飘浮空间机器人的轨迹规划中,得到一种针对能量优化的规划算法.仿真结果表明,该方法得到的轨迹不仅消耗能量小,而且关节轨迹平滑,适合于空间机器人的应用要求.     

一种由长尾分布约束的推荐方法

由于在线商品销售的长尾效应,冷门商品的总销量非常巨大,因而对冷门商品的推荐十分重要,然而由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法对其推荐权重接近平均推荐权重,所以很难使用户关注冷门商品,影响了冷门商品的销售,因此合理地提高冷门商品的推荐权重十分重要.提出一种由长尾分布约束的推荐方法(long tail distribution constrained recommendation method,LTDCR),由用户行为的相似度确定用户间相似关系,并应用不信任关系约束用户相似关系的传播,通过长尾分布约束由用户间相似关系计算的推荐权重,并给出一种精确描述长尾分布的方法.在包含大量冷门商品的数据集的实验结果表明,LTDCR在训练集较小的情况下,有效地提高了对冷门商品的推荐效果.