基于CART算法的带钢抗拉强度影响因素研究

CART是数据挖掘的一种全新的优越的分类工具,是一种产生二叉决策树的技术。由CART模型构建的预测树在很多情况下比常用的统计方法构建的代数学预测准则更加准确,且数据越复杂、变量越多,算法的优越性就越显著。基于信息论的CART算法已在国际上被广泛的应用。阐述了CART(Classification and Regression Tree)算法的基本原理和主要特征,并介绍了连退的基本工艺流程和抗拉强度的概念。通过理论分析,选取了某钢厂连退机组生产过程中影响带钢抗拉强度的重要因素,视为模型的决策属性。根据CART算法,挖掘出三大影响抗拉强度的重要属性,建立了抗拉强度的评估规则。研究表明,CART算法有效的处理了因子之间的非线性关系,建立了可靠、有效的规则,为带钢生产提供了良好的决策依据。     

粒子群算法在武汉市图书馆变风量空调控制系统中的应用研究

以武汉市图书馆公共建筑节能项目为背景,考虑到现有的方法有如下缺点:系统惯性大、时间滞后及单一采用PID控制时,控制效果不好,我们找寻到了一种高效的方法来解决这些缺点,实现优化温度参量来控制。根据变风量空调系统的结构,对变风量系统室内温度控制环节采用粒子群算法,经过Matlab软件进行仿真,使室内温度控制环节的上升时间、超调量及调整时间得以优化。     

物联网分布式调度算法研究

根据无线网络的传输特点,对分布式调度背景进行了简要介绍,考虑无线网络传输的衰减和干扰等因素,规划出了物联网中的无线物理干扰模型,在无线干扰模型作用下,复杂网络关系抽象成一个简单的有向图或者无向图,通过对无线网络中每一个节点状态的研究,以及对Schneider状态的分析,设计了分布式极大独立集算法,实现了物联网分布式调度。     

加密算法在大容量智能卡上的应用

随着大容量智能卡的推广应用,卡数据的安全问题越来越重要,如果卡数据得不到有效的防护,将制约业务的开展,甚至造成用户财产的损失,因此保证卡数据安全是运营商急待解决的问题。本文分析了目前适用于大容量智能卡上的安全策略,并对运营商开展大容量卡业务时需要用到的加密算法提出建议。     

Almost strictly total positivity of NUAT B-spline basis

Total positivity of spline basis has been well known in the theory of computer aided geometry design, which is highly related with good shape preserving property. Almost strictly total positivity is stronger, which could determine the positive minors while the other is zero. In this paper, a geometrical approach is proposed to prove the collection matrices of NUAT B-spline basis are almost strictly totally positive. In this paper, knot insertion algorithm combined with coefficient variation of NUAT B-spline function, we put forward an intuitive and geometrical method.     

Tabu search algorithm combined with global perturbation for packing arbitrary sized circles into a circular container

The arbitrary sized circle packing problem （ACP） is concerned about how to pack a number of arbitrary sized circles into a smallest possible circular container without overlapping. As a classical NP-hard problem, ACP is theoretically important and is often encountered in practical applications. Based on the already existing Quasi-physical method, this paper proposes a hybrid algorithm named GP-TS which combines tabu search with global perturbation to solve the two-dimensional ACP. The Quasi-physical method is a continuous optimization method which is used to obtain a local optimal configuration from any initial configuration. The tabu search procedure iteratively updates the incumbent configuration with its best neighboring configuration according to some forbidden rule and aspiration criterion. If the configuration obtained by the tabu search procedure does not satisfy the constraints, the global perturbation operator is subsequently applied in order that the search jumps out of the current local optimum without destroying the incumbent configuration too much. After that, the tabu search procedure is launched again. GP-TS is performed by repeating this process until the stop criterion is met. Computational experiments based on 3 sets of representative instances show that GP-TS can improve many best known results within reasonable time.     

浅谈Web数据挖掘技术

随着网络的快速发展与普及,大量有用的网络信息给人们生活、工作和学习带来了便利。与此同时网络中还存在着许多无用的信息,如何从浩如烟海的数据海洋中,快速准确的查找数据,成为了当今社会不可忽视的问题。Web数据挖掘技术,正是解决这一问题的关键。该文从Web数据挖掘技术的角度,阐述Web数据挖掘的概念、分类、过程及常见的Web数据挖掘算法。     

面向协同系统的SRTP安全机制的研究

SRTP协议是目前应用广泛的视频流传输协议,也是视频会议协同系统进行安全实时传送的基础。但该协议在加密模式、完整性检测、报文身份验证和抵御重播攻击等方面仍有不足,该文采用增加流加密算法选择器对加密算法选择进行优化组合,通过Hash运算生成散列序列增加完整性保护模块等途径,在保证实时性的同时,增加了报文被解码的难度,改进了完整性校验过程。通过进行相关的系统安全性能评估,验证了该方案对协同系统安全机制改进的可行性及有效性。     

数据挖掘常用分类算法研究

数据库、数据仓库以及其他存储信息库中潜藏着很多与商业、科学研究等活动的决策有关的数据和知识。对于数据挖掘中的数据分析,通常有两种常见的方法,即分类和预测,首先对数据库中的数据进行分类归纳,然后根据分类规则可以得到比较有价值的数据,然后我们可以根据这个数据来预测得到一些包含未来趋势的信息。在常见的分类算法中,决策树算法是一个有着很好扩展性的算法,可以应用到大型数据库中,可以对多种数据类型进行处理,分类模式容易转化为分类规则,结果也十分的浅显易懂易于理解。该文主要先介绍了几种常用的分类算法,然后具体介绍决策树算法的过程以及在分类算法实际应用中的优缺点。     

SOA架构下协同式自动化组卷系统的设计与实现

学校实行教考分离,推进科学化、信息化的自动化组卷系统势在必行,而各学校的组织结构、信息化程度不尽相同,这些内在和外在因素制约着学校信息化的发展。该文讨论以一种基于SOA架构,实现多用户协同参与和协作的自动化组卷系统,文中分析了系统实现的步骤和方法,给出了一种基于SOA和协同工作理念的自动化组卷系统解决方案,并且具有松耦合、分布式、业务流灵活等特点,具有较高的实用价值。