实数编码量子共生演算法及其在云任务调度中的应用

针对共生演算法收敛慢和易陷入局部最优的问题,结合量子遗传算法理论,提出一种实数编码的量子共生演算法(real-coded quantum symbiotic organisms search,RQSOS)。首先依据三角模糊数提出差异度概念,并依此构造一个以自变量向量的分量和一对概率幅为等位基因的三倍染色体,使一条染色体携带更多信息并增强解的多样性;然后提出一种基于阿基米德螺旋线的探索学习模式,加强对解空间的探索精度;最后使用共生演算法更新差异度值并依据差异度值对种群进行学习和变异操作,促使整个种群快速向最优方向进化且减小了陷入局部最优的概率。利用数值优化问题和云任务调度问题对算法进行验证,仿真结果表明,RQSOS算法在收敛速度和寻优能力上均有明显提升,是一种可行有效的算法。     

基于STM32和CPLD的低功耗高速数据采集装置的研究与设计

本文设计了一种基于STM32和CPLD的低功耗高速数据采集装置。通过CPLD将传感器获得的信号进行连续采集,再将采集到的信号转存至FLASH芯片。STM32作为装置控制核心,负责与服务器通信和控制CPLD进行数据采集。装置具有高速、低功耗、实时在线的特点,可实时测量高速信号的全波波形,可为雷击在线监测装置提供设计参考和依据。     

企业网互连与数据共享技术

本文介绍杭州娃哈哈集团公司企业网互连与数据共享技术，按开放互连方式对信息网进行规划，采用Client／Server模式充分利用硬件和软件资源，提高网络效率，同时考虑数据的安全性和可维护性，使得企业信息网能发挥其最大效率。     

模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用

针对支持向量机理论中现存的问题：多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法．该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据．在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果．理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。     

模糊数学结合响应面法优化兔汤的高压炖煮工艺

为了研究闽南红曲酒兔汤高压炖煮工艺,以福建黄兔为原料,研究考察液料比、炖煮时间、炖煮压强、红曲酒添加量对兔汤模糊数学感官评分和可溶性蛋白含量的影响,在单因素基础上设计Box-Behnken Design试验,结合Matlab研究液料比、炖煮压强和炖煮时间对兔汤品质的影响.结果表明:液料比对兔汤品质影响较大,兼顾兔汤感官...     

融合信任关系与评论文本的矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训...     

模糊多类SVM模型

利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.     

基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算

以某300 MW汽轮机为例,建立了基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算模型。首先分析了主成分分析和人工神经网络计算原理,然后采集了影响汽轮机排汽焓的各个主要参数的历史数据,并对采集到的数据进行了数据预处理,对剔除坏点后的历史数据做主成分分析,得到了累计贡献值大于99.95%的4个主要成分,并以这4个主要成分作为BP神经网络的输入变量,汽轮机排汽焓作为输出变量,建立基于主成分分析与神经网络复合模型的汽轮机排汽焓计算模型,通过对模型的训练和验证,得到了汽轮机排汽焓计算模型,便于在线监测中进行实时调用。研究结果表明：主成分分析能够确定合理的BP神经网络输入变量个数,提高训练精度和训练速度;主成分分析与神经网络复合模型对排汽焓的计算精度符合工程要求;排汽焓在各个负荷工况下波动不大。     

Visual C++基于Windows NT的线程和图形的编程技术

介绍了ＶｉｓｕａｌＣ＋＋中所提供的基于ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ的线程编程方法,着重讨论了线程的产生、运行、挂起和结束。线程能使用户自由地接管鼠标和键盘,以实现多任务功能,并论述了动态图形的输出技术。     

基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法

针对传统推荐系统主要依赖用户对物品的评分数据而无法学习到用户和项目的深层次特征的问题,提出基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法（AMITI）。通过将双层注意力机制引入并行的神经网络推荐模型,提高模型对重要特征的挖掘能力。基于用户评分及项目类别改进TF-IDF,依据项目类别权重将推荐结果分类以构建不同类型的项目组并完成推荐。实验结果表明,AMITI算法能提高对文本中重要内容的关注度以及项目分配的注意力权重,有效提升推荐精度并在实现项目组推荐后改善推荐效果。