基于时序数据的学生分层算法研究

随着高校的课程改革,课程的课时大幅压缩,快速对班上学生分层,从而进行因材施教就很有意义;本文基于网络辅助教学的情况下,对学生利用网络上交作业信息进行挖掘分析,利用BP神经网络的自适应学习特点,于上交作业时间与上交作业的质量为基础,挖掘出与成绩的关系。     

基于差分进化和粗糙集理论的多目标优化算法的研究

提出了一种新的基于差分进化和粗糙集理论的多目标寻优算法。应用差分进化作为的搜索引擎,尝试将它在单一目标优化中展现出的良好收敛作用转换到多目标优化问题中。在搜索的第二阶段中,为了提高迄今为止已有的非支配解决方案的普遍性,应用到了粗糙集理论。对于专用文献中通常采纳应用标准的测试函数和尺度的检验,本文的混合方法是有效的。     

混合单纯形算法与差分算法求解约束优化问题研究

为了求解约束优化问题,本文设计了一种基于约束的单纯形算法,并将其与差分算法想混合,实验证明算法能够得到较好的结果。     

基于时序关联分析的PageRank改进算法研究

搜索引擎是互联网资源搜索的入口,搜索的快捷性、准确性是搜索引擎的核心竞争力,如何提高竞争力是业内企业的工作重点。已有的搜索引擎算法中,最具代表性的就是PageRank算法,针对该算法的改进方法也有很多,但效果并不很理想。分析了已有PageRank改进方法的不足,立足于用户搜索行为信息挖掘,采用时序关联分析方法,将关联比例作为权值加入到PageRank计算公式中,改变平均分配权威值的计算方法,从而得到了改进的PageRank算法——TCPR算法,使得搜索排序结果更符合用户的信息需求。     

基于差分进化算法的应急指挥堵控算法

本文针对公安机关堵控犯罪嫌疑人应急指挥的堵控及警力调度,提出基于差分进化算法的解决方案。在快速堵控犯罪嫌疑人的问题中起到提供了一种有效的方法作用。如付诸现实将快速有效解决实际问题。     

基于电能量数据分析的线损异常排查方法

线损率是电力企业一项重要的经济技术指标,包括相对固定的技术线损,以及波动较大的管理线损。线损计算与各类电能量数据密不可分。本文抓住线损计算与电能量数据的内在关联关系,以电能量数据分析为手段,就线损率的异常分析展开论述,结合示例讲述如何综合运用异常排查方法快速、精准定位异常,准确指导管理线损的异常处理,有效剔除统计线损中由于管理线损的异常导致的波动。     

一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的全局优化算法

差分进化算法(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并与PSO和DE算法进行比较,实验证明该算法是一种求解精度高,速度快,鲁棒性好的算法。     

基于用电信息采集系统构建判别机制提升台区线损管理

线损率是直接反映电网规划建设、经营运行管理水平的一项综合指标,随着经济的发展及电力市场化的深入,降低线损显得越发重要。目前我国线损管理推行的是《线损四分管理标准》,其中台区线损以拥有95%以上的客户群体成为线损"四分"管理的根基。可以说台区线损管理效果是直接反映电力营销管理水平高低的一个重要表征。本文通过对当前台区线损管理工作现状和存在问题进行梳理分析,基于用电信息采集系统获取台区线损相关实时数据并就数据特点进行分析,构建了台区线损管理影响因素的判别机制,经过验证,规则有效性较高,提高了线损管理的时效性和针对性,提升了线损管理效率。     

基于本地化差分隐私的政务数据共享隐私保护算法研究

[目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方法/过程]针对政府部门间共享统计数据的场景,提出一种基于本地化差分隐私的政务数据共享方法。该方法在算法Generalized randomized response(GRR)的基础上引入数据分箱思想,通过等宽分箱将数据记录分入更小的数据域范围内,以克服当前隐私保护算法在数据域较大且数据量较少时统计误差大的问题。[结果/结论]将所提算法与GRR算法在仿真数据集和真实数据集上均进行了对比分析,实验结果表明该算法可有效降低统计误差,并能在不同分布和数据域大小下保持其效用性。     

配电网线损计算模型的算法

配网线损是一个综合性的技术经济指标,同时也是供电企业达标和创一流的主要考核指标。它不但可以反映电网结构和运行方式的合理性,而且可以反映电力企业的技术和管理水平。但由于配电网有着网络运行方式复杂,线路长,分支多,计算所需采集的原始数据多等特点,使配电网和低压网络的线损计算一直以来都是国内外学者研究的一个重要课题。     

基于数据挖掘算法的决策支持系统的优化研究

将信息熵对信息和数据的不确定性分析来度量数据所带来的不确定性程度,利用数据挖掘算法中的蚁群聚类算法,结合信息熵理论对网络客户数据进行分析,其中,信息熵理论中的不确定性分析,可以较好的帮助聚类数据对象,数据在此基础上进行再重组,其结果可进一步提高决策的有效性。     

基于GeoMipMaps算法的大规模地形优化研究

针对大规模地形存在的数据量多、渲染速度慢等问题,提出了一种高效的地形场景优化方法。对GeoMipMaps算法进行改进,利用地形分块技术进行视域剔除,减少地形块数量;同时,引入高度判断方法,保留地形块高度数据,在降低需要绘制三角形数量的同时保留较多的地形起伏细节。实验结果表明,该方法能有效提高地形漫游的效率和可视化结果,实时生成大规模地形。     

基于细胞膜优化的人工鱼群算法研究

研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,采用细胞膜优化算法物质的转运方式,对人工鱼群算法的寻优行为进行改进,从而一定程度上避免算法陷入局部最优,提出了一种基于细胞膜优化的人工鱼群算法.通过4个典型函数仿真和应用实例仿真结果表明,该算法是可行有效的,求解精度更高,算法更稳定.     

基于样本抽取的优化SMO算法研究

文章介绍了支持向量机各种训练算法,在对SMO算法进行深入分析的基础上,提出基于样本抽取的优化SMO算法,较好地解决了训练过程中子问题的求解复杂度和迭代次数及效率之间的矛盾。实验表明,优化SMO算法大大的提高了SVM的训练速度。     

基于果蝇优化算法优化Powell的图像配准研究

基于Powell算法的互信息的图像配准方法虽然具有鲁棒性强、配准精度高等优点,但是在搜索最大互信息的过程中涉及大量的浮点运算,容易陷入局部最优。结合果蝇优化算法具有控制参数少,收敛速度快和全局最优的优点,提出一种果蝇优化算法优化Powell算法的图像配准算法。实验结果表明,改进算法可以有效地提高Powell算法的全局最优搜索的速度,限制局部最优,极大地提高配准精度,可以达到亚像素级。     

差分放大器的研究——仿真及优化

差分放大器在模拟集成电路中有着广泛的应用,如继承电路运算放大器的输入级均采用差分放大器的电路结构,它的显著特点是只对差分信号进行放大,而对共模信号进行抑制,抗干扰能力强,并且具有漂移小,级与级之间易于直接耦合等优点。文章主要解决CMOS差分放大器的分析,设计以及仿真。先从基本差对放角度入手,分析大信号特性与小信号特性,最终通过基于Cadence的仿真优化电路。     

基于改进的K-means算法的异常检测

聚类算法通常用于数据的聚类。除此,它还可以用于异常数据的检测。首先介绍了基于划分的聚类算法K-means,然后给出改进算法I-K-means的算法描述,最后通过实例进行异常分析。     

改进差分进化算法在PID控制器在线优化中的应用

将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE结合了DE/rand/1的多样性和DE/best/1的高收敛速度的优点,算法的寻优性能远超过两种策略单独作用时的性能。MDE充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便,让控制器在系统运行过程中进行自我设计和优化。