基于图模型的供需匹配决策研究

从分析供需匹配之间存在的冲突入手,提出一种基于图模型冲突分析法来求解供需匹配问题的思路。首先在图模型视角下给出供需匹配问题的研究框架,分析不同类型的供需匹配问题,设定决策主体和决策策略;然后讨论不同匹配类型下的状态约简、偏好表达,进行稳定性分析;最后通过应用案例,将图模型法与群决策匹配算法进行对比分析,验证图模型求解供需匹配问题的有效性。     

灰色双边公平匹配决策模型

针对含有灰色、模糊等不确定信息的双边匹配决策问题,从匹配主体的满意度、匹配方案的公平性角度构建一种新的灰色双边公平匹配决策模型。首先给出灰色匹配信息系统和公平匹配的概念;然后利用灰靶决策方法测度匹配主体的满意度,建立基于匹配距离最小、匹配距离偏差最小的多目标优化模型,并运用线性加权法将多目标匹配模型转化为单目标优化模型求解匹配方案;最后利用其解决产学研合作匹配对象选择问题。研究结果表明,该模型综合考虑了匹配主体的满意度和匹配方案的公平性,能够很好地描述和解决不确定信息的双边匹配决策问题,为管理者和决策者处理产学研合作选择决策问题提供方法支撑。     

步进拟合法求解一阶常微分方程连续解

在一阶常微分方程中,并不是所有的此类方程均能求解得出其解的具体表述。针对这一问题,采用步进法和拟合法相结合的方法来破解该问题。具体实现中,以步进法得到最佳匹配数值解,再将该解进行拟合从而得到满足连续可微分条件的连续解,从而解决了此问题。     

社会体育专业课程设置与社会体育指导员技能特征匹配的研究

本文通过文献资料法、访谈法等方法研究了社区体育面临的问题、调查了当前社会对社会体育指导员的技能、专业知识要求,并与我院社会体育专业的课程设置相比较,找出不匹配的问题,分析相关因素,提出了相应对策。     

改进的TSP算法求解供应链一对多配送问题

TSP问题即旅游最优路线问题,是数学领域中著名问题之一.如今,把TSP用于解决物流行业中运输线路优化已成为一种新的趋向.针对TSP问题没有一种简便、统一的求解方法,提出了改进的TSP算法,即把问题转化为求解最小树和图中悬挂点的匹配问题,从而大大缩小了TSP问题解的搜索空间,降低了求解难度,得到一种改进的求解方法,解决了供应链一对多配送问题.     

算法分析与设计课程中任务安排问题的教学探讨

阐述了算法分析与设计课程中任务安排问题的求解方法,给出了问题的贪心准则,根据贪心准则设计了贪心求解算法。通过该问题的求解,有助于学生理解贪心算法的设计思路,掌握贪心算法的解题步骤,提高问题求解能力。     

关于分段函数求导在微积分教学中的思考

分段函数求导是微积分课程教学中一类比较常见的问题,其焦点在于函数在分界点处导数存在性的判断与求解.本文从一个典型的例子出发,总结处理这类问题的两种基本方法:导数定义法与导数极限定理法,并分析在实际教学中多数教师引导学生采用导数定义这种最原始方法求解此类问题的原因。     

控制系统信号跳变实例分析与处理

控制系统中由于信号测量回路或外部干扰信号引起的测点跳变是控制系统信号检测中较为常见又较难判断处理的一类问题,本文针对控制系统管理维护中遇到的信号跳变几个典型实例,说明引起信号跳变的常见原因和处理方法。     

应用OrCAD/Pspice进行冲激响应的仿真分析

冲激函数是奇异函数,应用OrCAD/Pspice进行电路冲激响应分析时,必须建立一个合适的冲激电源模型。以下给出了冲激电源的模型和获取冲激响应完整波形的方法。     

基于单张二维图像的三维建模研究

对基于单张二维图像重建三维模型问题进行深入研究,对目前使用的方法进行比较分析,提出了基于紧水平支集的S FS三维模型重建方法。首先改进了基于快速匹配算法求解的紧水平支集方法,以提高紧水平支集求解的精度和效率,并将此方法应用到求解S FS问题,提出基于水平集快速求解S FS问题的方法;接下来为解决S FS固有的凹凸二义性问题,基于分水岭的思想寻找凹凸分界线,以此确定产生凹凸二义性的区域用以进行重建;最后利用拓扑变换重构凹陷区域,得到正确的三维模型。     

产业联盟应用TRIZ加速创新的机理与方法研究

产业联盟的创新活动具有参与主体多、创新问题复杂、伙伴匹配性要求高等特点,从而极易导致创新的低效率,TRIZ理论作为国际公认的重要创新方法之一,能够有效地解决联盟创新中存在的主要问题。首先介绍TRIZ理论基本内容及解决创新问题的流程,在此基础上揭示TRIZ作用于产业联盟创新的机理,设计基于TRIZ的产业联盟创新方向确定方法和创新时间内耗因子控制方法,旨在为加速产业联盟创新提供参考。     

KRL_MLCCL: Multi-label classification based on contrastive learning for knowledge representation learning under open world

Knowledge representation learning(KRL) transforms knowledge graph(KG) from symbol space to vector space. However, KRL under open world assumption(OWA) is deeply trapped in the dilemma of lack of labels due to difficulty or high cost in labeling. To address this problem, we propose KRL_MLCCL:Multi-Label Classification based on Contrastive Learning(CL) Knowledge Representation Learning method. Specifically, (1)we formalize a problem of solving true knowledge graph objects(KGOs) matchings(KGOMs) under the OWA in the original KGOM sample space(KGOMSS)(multi-label classification with one known true matching(positive-example)). (2)we solve the problem in the new KGOMSS, generated through augmenting the true matching according to CL’s idea(multi-label classification with multiple known true matching). (3)we score the true matchings based on hermitian inner product and softmax and minimize a negative logarithm likelihood loss to establish KRL_MLCCL model preliminarily. (4)we migrate the learned model back to the original KGOMSS to solve the true matching problem. We creatively design and apply a positive-example augmentation way of CL enabling KRL_MLCCL with back migration ability: “pulling KGOs in true matching close and pushing KGOs in false matching away”, which helps KRL out of the labels shortage dilemma faced in modeling. We also propose a negative-example noise filtering algorithm to enhance this ability. The open world entity prediction(OWEP) experiment on dataset FB15K-237-OWE shows that the performance of KRL_MLCCL is increased by 3% in Hits@10 and 1.32% in MRR compared with the state-of-the-art in the baselines. The experiments of OWEP in KG also show that KRL_MLCCL has a better back migration ability.     

硕士研究生与导师的双向选择的最优匹配

针对硕士研究生与导师之间的双向选择的匹配问题,分析在单一导师制,信息充分且每个导师带的研究生数确定的情况下,运用Gale-Shapley 算法以研究生先选的方式对N大学Y专业的研究生与导师双向选择进行最优匹配。总结并在此基础上提出Gale-Shapley算法对研究生与导师双向选择的实际运用建议。     

Exact Model-Matching of 2-D Systems via State Feedback

This paper considers the problem of matching the transfer function matrix of a given two-dimensional (2-D) system to that of a desired 2-D model using state feedback. The approach followed refers to systems having square transfer function matrices and reduces the problem to that of solving a linear system of equations. Furthermore, necessary and sufficient conditions are established for exact matching. An example is included to illustrate the proposed method.     

On a Method of Solving Sensitive Boundary Value Problems

Nonlinear two-point boundary value problems have always been difficult to solve. The difficulty is compounded if the problem tends to be inherently unstable. This paper describes an algorithm for solving such sensitive boundary value problems. The procedure is based on a computational method for finding the general solution of systems of ordinary differential equations used in conjunction with the multi-point quasilinearization method of Miele. The method is demonstrated by solving Troesch's problem and a singular perturbation problem.     

Simplification and Identification of Discrete Transfer Function via Step-response Matching

A computer-aided method for simplification and identification of linear discrete systems via step-response matching is presented. Golub's algorithm for solving least-squares problem is used to find the optimum coefficients of the reduced model. The advantages of this method are (1) for model reduction, both the time response and frequency response within the bandwidth region of the reduced model are very close to those of the original system; and (2) for system identification, the identified model is very close to the original system. In the illustrative examples considered in this paper the results of the proposed method appear to be better than those of other methods in the current literature.     

依托文图转换，提高思政课的有效性--以《经济生活》为例

高中思想政治课要传授的知识具有理论性、逻辑性强的特点,这对于专业知识储备不多的高中生来说还是太过抽象、不易理解掌握。如果运用“文图转换”不仅可以很好地帮助学生解决学习中遇到的这些困难,还能培养学生的语言表达能力、分析问题和解决问题的能力,从而提高学生的思维品质和学习效率。     

数字图书馆的知识信息导航技术研究

迷航问题是超文本信息模型中的主要弊端，解决该问题需要使用超文本数据信息的导航方法。本文从超文本数据信息链接结构的研究出发，解释了数字图书馆超文本数字信息出现迷航的主要原因，并对解决数字图书馆Web页面浏览时出现的迷航问题所采用的导航方法进行了研究。     

一种改进的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。