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101.
102.
从水文完整性、化学完整性、形态结构完整性、生物完整性及社会服务功能5个准则层出发,构建了渭河流域甘肃段河流健康评价指标体系;采用基于改进层次分析法和Critic法的组合赋权法和模糊物元可拓模型计算河流健康状况评价等级,对渭河流域甘肃段河流健康状况进行了评价,并结合障碍诊断模型,分析了该研究区域河流健康突出问题。结果表明:2017—2019年渭河流域甘肃段干流河流健康等级均为亚健康状态,且呈现小幅好转趋势;5个准则层中化学完整性表现最差,流域治理应重点关注河流水质治理;评价河段的敏感度指标与水文、化学、生物完整性相关,是提高河流健康水平最有效的敏感因子。 相似文献
103.
针对中继协同无人机(UAV)辅助的无线通信网络,提出一种基于认知无线电网络(CRN)的物理层安全通信方案。利用二次发射机协同解码转发中继向目的接收机发送机密消息,将UAV用作移动干扰器发送干扰噪声,以降低窃听者的解码能力。在不影响主用户通信的前提下,通过联合优化UAV的飞行轨迹和发射功率提高系统的平均保密率,采用基于连续凸逼近的算法求解近似凸规划的保密率最大化问题。仿真结果表明,相较于优化功率和优化轨迹这两种传统方案,该方案能够进一步提高CRN系统通信的安全性。 相似文献
104.
为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助. 相似文献
105.
针对近邻传播(AP)聚类算法对参数偏向参数(Preference)敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类(GA-AP)算法。首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强(AdaBoost)算法找到每个簇内正确聚类和错误聚类的样本点,并计算出这些样本点的权值,用计算出的权值更新对应的样本点,从而更新相似度、Preference取值、吸引度和隶属度,并进行重新聚类。不断操作以上步骤直到达到最大的迭代次数。通过在9个数据集上的仿真实验得出,相比于基于自适应属性加权的近邻传播聚类(AFW_AP)算法、AP算法、K均值聚类(K-means)算法和模糊C均值(FCM)算法,所提算法的纯度(Purity)、F值(F-measure)和准确率(ACC)的平均值分别最高提升了0.69、71.74%和98.5%。实验结果表明,所提算法降低了对偏向参数的依赖,提高了聚类效果,特别是对于稀疏数据集的聚类结果的准确率。 相似文献
106.
为解决快递终端配送多时空任务驱动下的最小无人车队车辆数配置问题,提出一种随机优化方法。首先,分析服务时长和等待时长对无人车队行驶路线规划的影响,从而构建最短路径模型;然后,基于二维时空网络构造服务序列网络;其次,通过网络转换将最小无人车队车辆数配置问题转化为网络最大流问题,并建立以车队车辆数最小为目标的最小车队模型;最后,针对模型特征设计一种融合Dijkstra算法和Dinic算法的Dijkstra-Dinic算法来对最小无人车队车辆数配置问题进行求解。在四种不同规模的服务网络中进行仿真实验,实验结果表明:在不同成功服务率下,最小无人车队车辆数与服务网络规模呈正相关,但随等待时长的增加而减少并趋向于稳定;所提算法中所引入的One-stop算子大大提高了搜索效率,所提模型和算法适用于大规模服务网络中的最小车队计算。 相似文献
107.
针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出:全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。 相似文献
108.
区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。 相似文献
109.
面向案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。 相似文献
110.