遗传算法和Dijkstra算法在动态权值系统中的比较

针对遗传算法和Dijkstra算法在求解动态权值系统中最短路径时的性能问题,采用比较法,将两种算法应用在同一个实际游戏模型中,对其算法的稳定性、智能性、时间复杂度进行对比测试。游戏模型模拟了各种条件下的动态权值系统。为了使遗传算法更加可靠,通过优化其变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。实验数据表明,遗传算法在每张地图上的得分数以及算法所用时间普遍高于Dijkstra算法,从而得出遗传算法在求解动态权值系统中最短路径问题时稳定性和预期效果明显好于Dijkstra算法,但其时间复杂度较高的结论。     

全局优化的一类新的F-C函数

针对求解全局优化问题,有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法。即F-C函数方法。该方法与填充函数法和跨越函数法相比较,既有相同点又有不同点。F-C函数法最大的优点就是在极小化F-C函数阶段中只需要进行一次局部极小化算法就能得到比当前极小值更低的目标函数局部极小点。文中在无Lipschitz连续的条件下,给出了一类新的求解全局优化问题的F-C函数。文中讨论了该F-C函数的优良性质并对该函数设计了相应的算法。最后,通过数值试验表明该F-C函数方法具有有效性和可行性。     

最小支持度在教学质量评价系统中的数据挖掘应用

以当前的高职高专院校教育教学为平台,研究分析最小支持度关联规则挖掘技术与教学质量评价相结合的问题,针对教学质量评价结果中的盲目性、不易把握等问题,提出利用最小支持度来分析质量评价体系,获取以影响因素为条件,以评价分析为结论的关联规则来解决目前教学质量评价中的不合理性,使教学质量评价公平、公正、合理、高效,并给教学管理人员提供决策分析资料。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

基于线性回归的无线传感器网络链路质量估计方法研究

针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。     

轻骨料混凝土抗碳化性能及微结构分析

为了探究轻骨料混凝土抗碳化性能及微结构,采用绝对体积法配制全轻骨料混凝土(ALWAC)和次轻骨料混凝土(SLWAC),并与普通混凝土(NC)比对,测试混凝土在各龄期下的碳化深度,通过MIP压汞测试对比研究NC和ALWAC碳化前后微细观孔结构变化。结果表明:轻骨料混凝土特有的内养护效果,轻骨料周围水泥石日趋密实,因而ALWAC和SLWAC较NC抗碳化性能优,且随碳化时间增长碳化速率显著降低;微结构分析表明经历28 d快速碳化试验后,NC和ALWAC孔隙率分别由14.36%、30.33%下降至13.53%、28.70%,定量说明了碳元素入侵造成大量孔隙被填充细化,与水泥水化产物反应生成CaCO₃,孔径减小,密实度增加。最后给出了基于陶粒掺量的轻骨料混凝土碳化深度预测模型。研究成果可为轻骨料混凝土耐久性预测提供参考。     

基于级差最大化组合赋权法的地下水功能评价

针对地下水功能评价中单独采用主观赋权法或客观赋权法存在的问题,结合二者的优点,采用基于主观赋权的层次分析法与客观赋权的熵权法相结合的级差最大化组合赋权法评价地下水功能,并通过计算不同赋权方法权重结果与平均值的相对偏差来衡量级差最大化组合赋权法的准确性。将该方法应用于伊犁河谷西北部平原区浅层地下水功能评价,评价结果基本符合评价区实际情况,验证了该评价方法在地下水功能评价中的可行性。     

基于Shannon熵的飞机交流发电机振动分析

飞机交流发电机是飞机关键部件之一,监测其健康状况具有重要意义。通过设计实验数据获取平台采集交流发电机在转速上升(从6000转/分到8500转/分)、平稳运行(7500转/分)及转速下降(8500转/分到6000转/分)三个阶段的振动信号,利用符号序列Shannon熵的计算方法以及符号化方法设定合适参数对振动信号进行了处理,得出了交流发电机在三个阶段的振动信号的Shannon熵;通过初步的分析表明,交流发电机在正常状态下三个阶段的Shannon熵都比较有规律的在一定范围内变化,一旦发生振动异常将会引起Shannon熵突变;经过分析讨论,Shannon熵的突变与否是可以用来反映交流发电机在机械方面是否存在故障隐患的。     

Entropy/cross entropy-based group decision making under intuitionistic fuzzy environment

We study the group decision making problem under intuitionistic fuzzy environment. Based on entropy and cross entropy, we give two methods to determine the optimal weights of attributes, and develop two pairs of entropy and cross entropy measures for intuitionistic fuzzy values. Then, we discuss the properties of these measures and the relations between them and the existing ones. Furthermore, we introduce three new aggregation operators, which treat the membership and non-membership information fairly, to aggregate intuitionistic fuzzy information. Finally, several practical examples are presented to illustrate the developed methods.     

An information-theoretic approach to the written transmission of old English

Information theory offers a means for analyzing some constraints on the reading and copying process in Old English. Entropy for strings of various lengths offers a baseline measure of the uncertainty involved in transmission of Old English texts, while avoiding the pitfalls of applying models of modern reading to early medieval practice. Analysis of lengthy prose and verse texts in Old English revealed uniformly high values for entropy at all string lengths. High entropies may be the result of the language's irregular orthography, poetic koiné, and several dialects and imply that the language may have been easy to write but difficult to read. The low redundancy of the language which its high entropy values indicate suggests that the reader of Old English played an enhanced role in decoding a text and may provide an explanation for the high variability in the transmission of Old English verse.Katherine O'Brien O 'Keeffe is Professor of English at Texas A&M University and a co-director of its Interdisciplinary Group for Historical Literary Study.William Rundell is Professor of Mathematics at Texas A&M University.