基于机会网络中社交关系的转发机制

由于现有的机会网络转发机制不能完全适应社会网络中基于社交关系的判断与分析,为此通过建立社交关系的分类,构建机会网络中的社会关系树结构模型,提出了一种新的转发机制。该机制设置了节点权重值,由节点所处的层次和社会关系的可利用性及可靠性决定。通过路径权重值,选择最有价值的路径进行消息的传递。通过仿真实验,所提出的转发机制有效地降低了网络中的消息副本数和降低了路由开销。     

基于改进粒子群算法的航班降落调度问题研究

航班降落调度是多约束的整数规划问题,也是组合优化中的典型NP难题之一.针对传统粒子群算法易陷入局部最优和求解组合优化问题能力不强的缺点,提出改进策略.改进的算法通过禁忌搜索策略生成初始粒子群以满足航班调度多约束的限制,引入遗传算法的交叉变异等操作以增强粒子群间信息交流能力,重新定义惯性权重和加速度因子,以增强粒子的多样性和收敛性,加入进化交叉算子以增强粒子的局部寻优能力.通过与修补遗传算法、罚函数遗传算法进行对比,经多次运行后的结果表明,提出的改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,同时也验证了算法的可行性和有效性.     

基于特征偏好的聚类研究

传统的聚类方法,如k均值和模糊c均值,通常并不区分数据特征对聚类的不同贡献或重要度,因此在面对高维数据聚类时,常会导致偏低的聚类性能,这归咎于聚类时未考虑高维数据特征间所存在的高度相关性或冗余.而通过在聚类时为每一特征引入权重并通过聚类目标的优化,不仅能自动获得对应的权重,而且也获得了聚类性能的提升.尽管如此,但无监督获取的特征权重未必吻合用户所期望的特征间的相对重要性(或偏好).因此尝试利用用户给定的实际偏好设计出能反映特征偏好的聚类方法,其将现有独立于个体聚类的全局加权型偏好聚类方法拓展至聚类依赖的局部特征加权型方法,由此弥补了前者的不足,提升了偏好聚类算法的性能.     

基于属性选择的改进加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法简单且高效, 但其基于属性间强独立性的假设限制了其应用范围. 针对这一问题, 提出一种基于属性选择的改进加权朴素贝叶斯分类算法(ASWNBC). 该算法将基于相关的属性选择算法(CFS)和加权朴素贝叶斯分类算法(WNBC)相结合, 首先使用CFS算法获得属性子集使简化后的属性集尽量满足条件独立性, 同时根据不同属性取值对分类结果影响的不同设计新权重作为算法的加权系数, 最后使用ASWNBC算法进行分类. 实验结果表明, 该算法在降低分类消耗时间的同时提高了分类准确率, 有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的性能.     

基于Web信息使用改进的无监督关系抽取方法构建交通本体

领域本体是对领域概念及其关系的一种高效合理的展现形式.在构建领域本体过程中,常常遇到的问题就是尽管本体概念完备但概念间关系复杂多样导致人工标记关系代价过高.使用无监督学习的关系抽取算法对包含丰富的领域概念的web信息进行抽取解决了这一问题.然而,传统的无监督学习的算法没有考虑到"单样例多概念对"的问题,导致最终抽取的概念关系不完整.本文利用交通领域的Web信息构建本体,将样例概念关系对权重引入传统的无监督学习方法Kmeans中,解决了此项问题并通过实验证明该算法取得了良好的效果.     

考虑高程的雨量反距离权重插值法研究

在普通反距离权重插值法的基础上,采用考虑高程的反距离权重插值法,在山区和山区、平原混合地形区分别进行了雨量插值。结果表明:1在山区,考虑高程的反距离权重插值法可明显提高插值精度,且搜索半径越小,插值越精确;2在山区、平原混合地形区,普通的反距离权重插值法精度较高,但是搜索半径变小时,误差也有一定减小;3通过贵州西部地区插值结果的对比,认为权重指数α=2时结果比较理想。     

观音岩水电站建设项目安全管理体系研究

为确保观音岩水电站建设项目的顺利实施,在分析项目施工安全管理效果评价意义的基础上,从其他参与方安全管理满意度、安全管理业务能力、安全管理水平提升情况及安全管理投入情况4个方面,构建了施工安全管理效果评价指标体系。并且基于物元模型,构建了该水电站建设项目施工安全管理效果评价模型。实例验证表明,该模型可行,观音岩水电站建设项目施工安全管理总体管理效果为“很好”级。     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂厂级监控信息系统的机组负荷在线优化分配功能模块为应用背景,针对模块所运用的基本粒子群优化算法在优化过程中容易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法,使惯性权重呈对数减小;测试函数仿真结果表明,改进粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度方面,优化性能均优于基本粒子群优化算法;通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

白洋淀生态环境影响识别与评价

在对大量资料调查研究的基础上,对白洋淀生态环境进行影响识别.识别方法采用矩阵法,构建了白洋淀生态环境影响识别矩阵,并对数据进行了处理.识别结果表明,影响因子中府河的水质水量对白洋淀生态环境影响最为不利,受影响因子中土壤环境及水质受到最不利影响.在识别的基础上,建立白洋淀生态环境评价因子结构图.采用环境质量指数法对白洋淀...     

Fast two-dimensional weighted least squares techniques for the design of two-dimensional finite impulse response filters

This paper focuses on the design of two-dimensional (2D) quadrantally symmetric finite impulse response (FIR) filters, and presents three very efficient algorithms for the weighted least squares (WLS) design with a weight matrix that assigns four different weights to four different frequency bands. The first algorithm seeks for iterative solutions to the matrix equation describing the optimality condition of the design problem. The second algorithm aims at the limit solution of the solution sequence to the first algorithm, analytically obtained by using matrix diagonalization techniques. The third algorithm belongs to the category of iterative reweighting techniques. It uses the second algorithm as its iteration core, and aims at reducing the maximum magnitude error of the filter by iteratively adjusting the four entry values of the weight matrix. Design examples are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithms.