一种高效的大矢量数据Union算法

设计一种高效的大矢量数据Union算法.首先,研究Union功能并分析属性数据和图形数据特点,以图形数据为主,属性数据为辅;分别对属性数据和图形数据设计不同的算法.然后,对进行Union操作的输入要素建立四叉树索引.最后,采用多线程并行计算运行该算法.测试结果表明,该大矢量数据Union算法的效率超过ArcGIS10.0平台.     

基于欧氏距离的人工免疫算法的研究

针对基于信息熵的人工免疫算法速度慢的原因,提出了基于欧氏距离的人工免疫算法,通过进行数值仿真比较,证明了基于欧氏距离的人工免疫算法在全局收敛、计算速度、收敛次数等方面的优越性。     

大数据关联规则算法在管理会计中的应用研究

随着中美贸易摩擦日益升级,我国经济进入了新常态,国内企业面临的竞争压力加大,大数据挖掘技术应用在管理会计上将提高企业的竞争力。文章阐述了数据挖掘的概念,选取18家典型的ST上市公司的财务指标做样本,设计大数据关联算法一般流程,为管理会计风险分析提供帮助。     

人工免疫系统在故障诊断中的应用

人工免疫系统是近年来智能领域中一个活跃的分支。介绍了人工免疫系统的发展和特点，并深入阐述了免疫算法和模型在故障诊断中的应用。     

人工免疫中可变识别器反向选择算法研究

将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展。在这个领域中,传统的识别器构造算法（反向选择算法）是基于二进制空间的,近年来出现了利于处理更复杂问题的基于真值空间的算法。文章针对基于真值空问的识别器范围不可变的不足．提出了能够生成可变范围识别器的构造算法。该算法不仅加强了反向选择算法的效率和可靠性,而且在复杂性上也没有显著增加。     

人工免疫系统在结构故障诊断中的应用研究

本文首先介绍了人工免疫系统在结构故障诊断中的研究现状,其次给出了人工免疫在结构故障诊断中的应用模型及算法,最后对基于人工免疫系统的结构故障诊断技术的应用前景和进一步的研究工作进行了展望。     

基于人工免疫入侵检测在网络安全中的研究

随着Internet高速发展,人们的日常生活和网络息息相关,网络安全问题日益突出.文章从理论的角度论述了计算机入侵检测和生物免疫的相似性,借鉴生物体免疫系统的原理、规则和机制运用到计算机入侵检测系统中.充分利用人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性,降低入侵检测系统的误报率和提高自适应性的问题.     

基于人工免疫-蚁群混合算法的WSN路径优化研究

人工免疫算法（AIA）是借鉴人体免疫机制提出的一种智能算法,它具有快速随机的全局搜索能力,但不能有效利用系统的正反馈信息,往往会做大量的冗余迭代,降低了求解效率;而蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但由于初期信息素匮乏,求解速度低。基于这两种智能算法的优劣势,提出的AIAC算法充分利用了AIA的快速性和全局收敛性产生初始解,再利用蚁群算法提高求解效率,在Matlab上取得了较好的仿真效果。     

人工免疫算法规划复杂环境下三维飞行航迹

应用人工免疫算法规划复杂地形和火力威胁环境下的三维飞行航迹.根据实际地形的特点提取在山岭横栏的地形和多火力威胁包围的复杂场景,利用人工免疫算法的3种情况分别进行飞行器的航线设计,同时根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行优化;并把免疫算法3种情况的模拟结果进行比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,人工免疫算法在规划复杂环境下三维航迹是可行的,在时间上有一定的优势.     

大数据下的一种挖掘算法的研究

在大数据背景下进行数据挖掘越来越受到重视,针对Apriori挖掘算法中存在消耗时间长,算法效率低的特点,采用添加数据库、改进频繁1-项集,改进频繁2-项集和引入动态存储空间等措施,提高Apriori算法的性能,仿真实验中,本文算法在时间消耗、CPU耗能和挖掘效果上都取得了良好的效果。     

大数据算法引论课程建设方案研究

随着新一代信息技术的发展,海量数据资源以超乎人们想象的速度进行积累和汇聚,人类进入"大数据时代"。大数据算法引论课程以培养学生分析与挖掘大数据的实际应用能力为目标进行建设。健康医疗大数据,作为国家重要基础性战略资源,将带动我国医疗服务模式的深刻变革并提升医疗健康服务的质量。因此,本文着重阐述对于生物医学工程专业学生,如何培养学生的大数据思维以及处理和分析医疗健康大数据的能力。本文介绍了课程建设基础,着重阐述了课程建设的具体方案,以智慧医疗、精准医疗、个性化健康管理为目标,引导学生对于大数据基本理论和前沿性热点问题的学习,并指导学生对于临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及精准医学大数据等应用方向的学习与实践。     

数字经济背景下大数据算法伦理的法律规制

数字经济产业的发展,使算法与数据结合而产生的“大数据算法”应运而生。大数据算法作为数据管理、自动化决策甚至社会治理的新兴手段,在现代数字经济发展中的作用越来越重要。本文以《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》和《中国数字经济发展白皮书》(2022年)为切入点,以数字经济为研究背景,探讨大数据算法在伦理方面存在的问题及法律规制路径。     

人工免疫多目标进化算法在动态车辆路径优化中的应用

建立了动态车辆路径优化问题的数学模型,提出了一种基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法。该算法首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。实验结果表明,该算法是解决动态车辆路径问题的有效方法。     

基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法

为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为：首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明：新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP问题中的检验

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。     

一种功率算法在微机保护中的应用

针对传统电力测量仪表存在的不足，通过对微机保护装置常用算法的分析，提出一种利用两功率表法，采用长数据窗瞬时量积分以求取一周波线路的平均有功、无功功率的算法，编制了能够应用于发电厂、变电站等任一进线、出线，以及系统间联络线的三相三线制系统的有功功率、无功功率的测量程序，并对程序可行性进行了验证。     

一种优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的启发式算法,它具有许多优良性质,被广泛用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法也存在诸多不足。为使蚊群算法对应TSP问题的解更加优良,提出了一种改进的蚁群算法并对它进行了试验,结果表明改进算法是有效的,这也为蚁群算法的优化提供了一个新的途径。     

一种改进的蚁群算法在机器人路径规划中的应用

随着现代化科学技术的飞速发展,高科技技术也得到了越来越广泛地应用.路径规划技术作为机器人研究和人工智能研究中一个非常重要的研究领域,对于提高机器人功能和技术层次等方面都有巨大的作用.路径规划能够有效地帮助移动机器人实现导航技术的成功运用,同时也能够较好地评判移动机器人的智能化程度.本文主要阐述了移动机器人技术中基本蚁群算法在路径规划中的应用,同时改进并优化了该种蚁群算法,通过“三步走”的方式,帮助α、β与Q实现最佳组合确定的模式,以此来显著提高机器人的稳定性以及寻优能力.     

大数据在房地产金融管理中的应用研究

信息时代,数据已成为重要生产要素和经济战略资源,发展大数据,应用大数据,是抓住新时代产业发展新机遇的战略选择,也是必然选择。文章基于大数据技术的特点,阐述如何在房地产金融管理中从大量的、良莠不齐的信息数据中深度挖掘信息数据价值,以及从房地产金融市场信息数据的获取、存储、共享、安全管理等方面提高房地产金融管理的效率和质量,为促进房地产金融高效发展提供参考。     

一种基于大数据的数字图书馆高效搜索引擎

本文设计了一种基于大数据的数字图书馆高效搜索引擎。该搜索引擎可准确理解读者的需求,节省了搜索时间,提高了查询效率,并能够减少资源定位时间,提高检索查全率。