奠定终身学习基础 培养拔尖创新人才

以往的研究更多地认为实践是培养创新能力的途径,但持续的创新离不开终身学习能力。探索了加强数理基础、开阔国际视野和培养探究精神的拔尖创新人才培养模式。实践结果表明,学生的创新能力显著增强。     

应用WEMLS的安全数据集成模型

针对现有的安全域存在许多异构安全数据需要集成的问题,引入多级安全策略(MLS)的思想,提出一种应用扩展权值MLS策略(WEMLS)的安全数据集成模型。定义可信权值的概念,建立进程授权机制和信任计算机制。应用结果表明,该模型能使可信进程更灵活地访问客体。     

基于Co-CEM的柔性车间调度优化算法

为解决船舶制造中的柔性作业车间调度问题,本文提出一种基于协同进化策略的交叉熵算法来提高船舶制造过程的效率。协同进化策略弥补了交叉熵算法局部搜索能力较弱的问题,提高解的质量;提出基于主动调度的遗传解码算法,保证得到的解属于活动调度;遗传操作将相关调度信息保存在基因中,有效提高算法的搜索效率。本文通过实验对比遗传解码与常用的插入式解码算法,验证了解码算法的有效性及其提升能力,与现有具有竞争力的算法进行对比,证明了基于协同进化策略的交叉熵算法的高效性与优越性,给出了优质的甘特图。     

异构安全数据集成的本体建模方法研究

异构安全数据集成对安全信息共享和安全业务协同处理具有重要意义,是数据集成领域的一个重要方向。在分析异构安全数据现状的基础上,研究了现有的基于本体的数据集成建模方法和异构系统间实现安全策略的协同。通过对本体语言OWL进行安全性扩展,提出了一个异构安全数据的本体建模方法并通过实例进行了验证。     

基于Isolation Forest改进的数据异常检测方法

针对现有的基于隔离森林(Isolation Forest)的数据异常检测算法检测精度低、执行效率差和泛化能力弱等问题,提出一种改进的数据异常检测方法SA-iForest。该方法基于模拟退火算法选择精度高和有差异性的隔离树来优化森林,同时去除冗余的隔离树,改进了隔离森林的森林构建。采用标准仿真数据集对所提方法进行验证,结果表明该方法与传统Isolation Forest和LOF方法相比,在准确率、执行效率和稳定性方面均有显著提高。     

油田勘探基础数据的相关技术及应用

从油田勘探的角度阐述了基础数据在该领域的应用，并从勘探基础数据建设、基础数据的相关技术及其应用等方面对油田勘探基础数据信息系统开发进行了论述。     

多机器人任务分配与路径规划算法

针对多机器人任务分配和路径规划存在的移动方向角偏差问题,本文引入矢量方向来修改机器人的运动方向角,提出了一种改进的基于矢量方向的自组织算法,使一组机器人在自动避开环境中障碍物的情况下能够有效地到达所有指定的目标位置。采用基于矢量方向的自组织算法对多机器人系统进行任务分配,使机器人能够访问各个目标位置,整个过程包括获胜神经元的选择、优胜邻域函数的确定以及权值的修改。根据引入的矢量方向法更新SOM获胜神经元的权值,使每个机器人在访问相应目标的过程中能自动的避开障碍物,以避免在路径规划过程中横穿障碍物,进而实现机器人的自动、有效路径规划。仿真实验结果表明:与传统的SOM算法相比,本文所提出的算法在机器人数量与任务目标点数量相同或机器人数量小于任务目标点数量的情况下,能够自主地避开环境中的障碍物并进行合理地任务分配,具有较高的有效性和实用性。