一种新的解决tsp问题的算法——弹性搜索法

在弹性网络的基础上提出一种新的解决旅行商问题的方法,该方法模仿了吹气球的过程,随着气球被吹大,城市逐次被访问,就像气球收缩一样,每次搜索代价最小的城市,将他加入到已访问的城市环中。该方法能够快速给出多种不同次优的平面解。     

考试常见的高科技作弊手段及防控技术

分析了当前常见的利用高科技进行考试作弊的手段,进而提出了打击高科技作弊的防控技术和办法。     

蹦极过程的计算机仿真

根据经典物理的牛顿第二定律原理,进行了蹦极运动的受力分析,建立了对应的数学模型.并应用MATLAB仿真工具Simuling 创建相应的仿真模型,由仿真结果得到了在对应条件下,蹦极运动各项主要指标随时间变化的曲线,确定了是否保证安全,从而为计算蹦极安全务件提供了简单有效的方法.     

基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类

针对传统的循环神经网络模型在处理长期依赖问题时面临着梯度爆炸或者梯度消失的问题,且参数多训练模型时间长,提出一种基于双向GRU神经网络和贝叶斯分类器的文本分类方法。利用双向GRU神经网络提取文本特征,通过TF-IDF算法权重赋值,采用贝叶斯分类器判别分类,改进单向GRU对后文依赖性不足的缺点,减少参数,缩短模型的训练时间,提高文本分类效率。在两类文本数据上进行对比仿真实验,实验结果表明,该分类算法与传统的循环神经网络相比能够有效提高文本分类的效率和准确率。