五子棋人工智能权重估值算法

对一个权重估值算法五子棋简易人工智能的完整实现,色含人机对战、棋谱存取、双人对战等功能。本文为VB编程环境的拓展应用提供了一个详实的参考。     

基于医学图像的有效中值滤波算法研究

本文对于由Visible Human所提供的人体CT图像序列所形成的体数据场,提出了一种有效的快速中值滤波方法.中值滤波是一种非常有用的非线性滤波技术,能有效的抑制脉冲噪声、椒盐噪声等.针对于医学CT图像中要滤除的噪声干扰,本文提出了一种有效的快速中值滤波方法.为了克服中值滤波的模糊边缘特征的缺点,先人工干预在边缘附近设置一阈值,构造一中间矩阵M,利用窗口内数据间的相关性,设计了快速的移动剔除过程,并在原排序基础上进行快速比较排序,缩减排序过程和次数,加快了滤波速度,一定程度地避免了边缘的模糊.     

水库群消落期多目标智能优化调度研究

本文考虑了河道天然流量模式调度需求,以发电量、供水满足度最大和河道流量偏差函数值最小为目标,建立了水库群消落期多目标优化调度模型,采用非支配排序遗传算法求解,以湘江流域东江-双牌-涔天河水库群为研究对象,进行了实例分析。研究结果表明：相比常规方案,在丰、平、枯水年情景下,发电量最大方案分别能提高1571万kW·h(11.2%)、1167万kW·h(10.9%)和811万kW·h(10.0%)的发电量;生态效益最好的方案,能减小1.56(61.2%)、0.33(6.3%)和0.89(13.6%)的河道流量偏差函数值;供水满足度最大的方案能提高2.1%、2.6%和3.4%的供水效益。构建的水库群消落期多目标优化调度模型可为长江流域水库群消落调度提供理论参考。     

基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法

针对如何提高测试用例序列的揭错效率和回归测试效益问题,提出一种基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法。首先,根据测试用例的文本主题相似性和代码覆盖相似性对测试用例集进行聚类,并根据历史执行信息对测试用例间的执行失败关系进行关联规则挖掘,从而为后续过程做准备;然后,利用多目标优化算法对每个类簇内的测试用例进行排序,在此之后生成最终排序序列,使相似的测试用例分隔开;最后,利用测试用例间的关联规则,动态调整测试用例执行次序,从而使可能失败的测试用例优先执行,以进一步提高缺陷检测效率。与随机排序方法、基于聚类的排序方法、基于主题模型的排序方法、基于关联规则和多目标优化的排序方法相比,所提方法的平均故障检测率（APFD）平均值分别提高了12.59%、5.98%、3.01%和2.95%,基于成本的平均故障检测率（APFDc）平均值分别提高了17.17%、5.04%、5.08%和8.21%。实验结果表明,所提方法能有效提高回归测试效益。     

敏捷回归测试中关键技术发展现状研究

近年来,随着敏捷方法的广泛应用,回归测试取得了显著的发展。针对敏捷开发环境下,软件版本交付频繁以及测试用例数目不断增多的问题,回归测试优化技术得到了广泛的关注。本文研究敏捷回归测试中关键技术的发展现状,包括回归测试用例选择与回归测试用例优化技术,以提高敏捷回归测试的效率,为回归测试优化技术的发展奠定基础。     

引入电能质量保险机制的日前电能量市场打分出清决策

针对当前日前电能量市场以价格为单一出清依据的现状,提出一种基于熵权法的日前电能量市场打分出清决策方法。首先,介绍参与出清的主体及各主体职能及交互关系,并阐述该方法的基本原理。其次,构建打分出清法模型,包括上网侧电能质量保险模型以及各主体出清收益模型。再次,构建打分出清决策指标体系,包括发电商上网电价、发电能源类别、上网电能质量等级、申报电量偏差率、发电稳定性、燃煤费用及环境污染治理成本7项指标的定义及具体计算。然后,基于熵权法计算各项出清决策指标权重,并应用模糊理论计算得到各发电商各出清时段的得分。市场运营机构根据各时段得分情况,公布出清及惩罚结果。最后,算例结果表明了所提方法的有效性与实用性。     

阶段任务系统故障树启发式变量排序研究

供电监控系统作为城市轨道交通和城市综合管廊最重要的子系统之一,涉及变电、配电、用电、能源管理 等系统的运行监控和健康管理,其可靠性和工作稳定性极端重要.面向城市基础设施的供电监控系统是典型的阶段任 务系统 (PhasedMissionSystem,PMS),具有很明显的阶段性,即系统运行可分为多个不同阶段,各个阶段完成不同的作业.PMS的故障树 BDD分析中变量排序问题是 NP完全问题,因此从 PMS各阶段故障树的结构特征出发,研究 PMS故障树启发式变量排序.对于阶段异构 PMS,引入了新的 PDO 变量排序策略———MEAN 策略,基于大量具有各种结构特征的 PMS故障树样本比较分析了已有 DC策略、MEAN 策略以及元变量策略的性能,总结了PMS故障树的策略选择相关结构特征和结构特征依赖的策略选择方法.基于所提出的变量排序策略及策略选择方法可以有效地采用 BDD方法分析大规模 PMS故障树.     

面向多维意象的产品设计方案评估研究

用户的感性诉求日益获得产品设计师和企业决策者的关注,为了使产品开发人员在开发新产品时能满足用户多维复合的感性诉求,提出一种结合熵处理、灰色关联分析和逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的方法,用于产品设计方案的评估。首先,在运用K-mean聚类分析和因子分析方法分别获得符合用户感性认知的典型样本和典型感性意象的基础上,运用语意差异法获得用户-意象初始评价值;其次,应用信息熵计算评估指标的权重;最后,采用灰色关联分析与TOPSIS相结合的方法实现用户多维意象特定要求下对备选设计方案的排序优选。以3D打印机设计方案优选为例,验证了方法的可行性。研究结果表明,该方法符合用户实际的复杂认知,能有效客观地对产品设计方案进行评估和优选,具有实际应用价值和指导作用。     

短进程优先算法探讨

短进程优先算法在实际生活中有着广泛的应用,通过分析内排序算法中的交换排序算法思想,并对交换排序算法实现进行了加工,提出了一种新算法证明短进程优先算法平均等待时间最短。     

抗干扰的运动目标检测算法

针对改进族群进化算法(EGEA)中对族群模式的有效采样问题,提出以竞争指数为选择指标的常规选择、以族群为选择单位的常规选择以及基于竞争指数的模拟退火排序选择3种选择机制,并通过多维函数优化问题进行实验分析,结果表明3种选择机制都能够在一定程度上提高EGEA的搜索效率,且基于竞争指数的模拟退火排序选择算子的实现更简便,对EGEA综合性能的提高也更明显。