词性分析C4.5算法的候选属性规则优化

针对标准C4.5算法在词性分析的应用中表现出精确性不高、运算速度不快的问题,本文提出了一种基于候选属性规则优化C4.5算法的词性分析模型,首先以信息增益的思想为鉴,辅之以关联规则,制定一个与参数支持度和可信度相近的评价标准,由此来对候选属性规则进行优化,之后再在信息增益率计算过程中,降低决策树的计算成本由此来节省决策树的生成时间。本研究还进行了专门的仿真试验,实验结果表明,与标准算法相比,本文设计的改进模型在精确性和运算速度方面都有更好的效果。     

乒乓球战术行为博弈分析的理论体系建构

基于博弈论的相关理论,构建了乒乓球的战术行为博弈分析的理论体系,阐述了乒乓球的战术行为博弈论、构成要素、和博弈类属的相关研究。分析了乒乓球战术行为博弈论是关于合理使用的乒乓球战术行为的理论体系,是如何在乒乓球比赛取胜、提高胜算、获取博弈优胜者理论的做法研究。该系统作为一个整体是由参与者、行动、信息、战略、支付、结果和平衡等相关元素构成。在比赛中,博弈类属是对战双方的博弈,虽然完美但不完全信息博弈,比赛的结果受到规则的影响比较大。乒乓球战术行为博弈模型有两个战略,包括战略式和拓展式。对此,本文针对乒乓球战术行为博弈分析的理论体系建构进行详细的分析。     

高层建筑结构设计BP算法的精度优化

针对传统的BP神经网络算法在对高层建筑进行结构设计时还存在精度不高、误差较大等问题,本文提出了一种基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型,该模型在BP神经网络算法的基础上,首先采用自适应调整策略对其网络模型进行优化,然后采用增加动量项、误差累积处理和陡度因子优化等误差修正策略提高原算法的训练精度。仿真试验结果表明,本文提出的基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型相比较传统的BP神经网络算法精度要高,具有较好的鲁棒性。     

网络信息加密RSA算法的运算速度和保密性优化

针对传统RSA算法在对网络信息进行加密的时候还存在运算速度不快、加密效果不好的问题,本文提出有关改进SMM算法的RSA网络信息加密算法,第一步是针对SMM算法的求模运算量以及乘法时间进行优化操作,第二步是使用改进的SMM算法对RSA算法进行优化,针对其算法的二进制指数中的汉明重量进行改良,目的是为了减少迭代数,最终提升原来算法的加密功能。通过算法仿真实验结果可以看出,本文提出的基于改进SMM算法的RSA网络信息加密算法以及传统RSA加密算法,再与SMM算法进行比较,加密以及解密过程的速度更快,并且加密效果更强。     

迁移学习优化TB算法的个性化推荐模型

针对标准Trada Boost算法在个性化推荐的应用中还存在精度不高的问题,本文提出了一种基于迁移学习优化Trada Boost算法的个性化推荐模型。首先采用迁移学习对Trada Boost算法的类簇进行平滑处理,即使用聚类算法对用户—项目评分数据进行预处理,并产生预选最近邻用户,接着使用基于内存的协同过滤算法在聚类结果数据上对评分数据进行平滑,最后采用改进的Trada Boost算法构建个性化推荐模型。通过仿真实验表明,本文提出的改进算法相比较目前常用的算法具有更高的个性化推荐精度。     

高校教学视角下乒乓球固定线路步法教学与路径探析

<正>本文在羽毛球固定线路步伐训练的依据下设计乒乓球固定步法训练,以拓展高校乒乓球步法教学路径为研究目的。结论为：(1)固定线路步法教学不仅对提高大学生的乒乓球击球技术水平有重大影响,而且对乒乓球专项训练也有重要影响;(2)固定线路步法教学可以提高大学生控制球并击中球的能力,与过去的传统教学实践相比,固定线路步法教学还可以增加练习者对乒乓球训练的兴趣;(3)固定线路步法教学可以显著提升大学生的下肢运动能力,大学生作为高校乒乓球教学的教学目标,练习成果的突出性在很大程度上取决于学生的练习程度。(4)高校教学中,应将步法动作和手上动作结合起进行综合练习,让练习者在步法到位时进行击球。     

改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的.     

基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。     

线形回归优化最小二乘法的战术配合成功率预测模型

针对高水平排球比赛中复杂战术变化,教练员无法深入、细致地把握比赛中的战术全过程,本文根据排球比赛数据的特点,提出了一种基于线形回归优化最小二乘法的战术配合成功率预测模型。首先确定排球比赛战术分析配合分析类型,然后采用最小二乘法对采集的数据进行分类预测,接着构建战术配合成功率预测影响因素模型,并采用Logistic线性回归的方法对影响战术配合成功率预测的原因进行假设检验,对影响因素采取列联分析的方法进行验证,以提高战术配合成功率预测的准确性。通过算法仿真实验表明,本文提出的改进算法相比较最小二乘法,与实际战术配合成功率更为接近,准确性更高。     

改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用研究

针对现有的计算机网络最佳路由选择算法寻优性能和收敛性能较差的问题,本文提出了基于计算机网络路由选择的改进量子进化算法。该算法在传统量子进化算法的基础上,对旋转角进行调整优化,加快搜索速度,提高寻优精度,并且还根据量子位的空间所在象限和相位角对旋转角的方向进行优化调整。通过算法仿真可得知,在计算机网络路由器基础上,本文研究的改进量子进化算法和以往量子进化算法相比,使得计算机网络路由面临选择时在收敛速度和寻优能力更加优越。     

信息生态链优化的准则探析

从信息生态链的结构、功能、价值三个方面探讨了信息生态链优化准则。优化的信息生态链必须满足结构完善、功效强大、价值共享的要求。结构完善表现为节点质量良好、节点组合科学、连接方式合理、协调互动性强;功效强大表现为信息流转速度快、质量高、成本低;价值共享表现为整体价值增值大、节点增值自实现最优、共享价值分配合理。     

一种新型直接寻优法

提出了一种新型的直接寻优法，本算法在全局变化的随机搜索基础上，采用聚类的方法，对搜索空间进行切分，利用并行寻优机制，逐步细搜索。这种既确保了优化的质量，又使解以尽快速度收敛。具体实例表明本算法与模拟退火和遗传算法等直接寻优的算法相比，大大提高了搜索效率。     

最优化计算中的若干新技术

简要介绍了近年来研究十分活跃的以模仿自然与生物优化为特征的几个新的最优化计算方法：根据退火、进化计算和多目标进化优化,并且给出了这些方法的算法描述,最后对单目标和多目标优化问题各给出一个计算实例。     

基于离散粒子群算法的多约束多目标优化

利用粒子群算法(PSO)提出了一个新的粒子编码方法,并将其用于高校排课问题。通过对某高校的排课数据进行测试,结果表明,本文所提出的改进PSO算法对于解决高校排课问题的优化是有效的,对其它多目标问题地求解也有借鉴意义。     

面向搜索引擎的政府网站优化

作者通过调研说明了政府网站优化的必要性,并且提出了政府网站优化的方法,如避免复杂的结构,修改关键字结构与密度,加入一些合适的外部链接,可以让一般的政府职能部门网站在搜索引擎上获得很好排名,但对政府门户网站优化还要精心布局网站内部结构,巧妙使用网站内部链接来提高其子页在搜索引擎上的排名。     

混沌粒子群算法在数据库查询优化中的应用

查询计划的一棵左深树看作是一个粒子,对于左深树上的连接操作后序遍历生成一个编码,对粒子群进行速度和位置更新操作,并通过引混沌搜索机制,对粒子进行混沌扰动,保证粒子群个体的多样性,最后通过粒子间的信息共享与传递找到最优数据库查询优化方案。     

Subset selection of best simulated systems

In this paper, we consider the problem of selecting a subset of k systems that is contained in the set of the best s simulated systems when the number of alternative systems is huge. We propose a sequential method that uses the ordinal optimization to select a subset G randomly from the search space that contains the best simulated systems with high probability. To guarantee that this subset contains the best systems it needs to be relatively large. Then methods of ranking and selections will be applied to select a subset of k best systems of the subset G with high probability. The remaining systems of G will be replaced by newly selected alternatives from the search space. This procedure is repeated until the probability of correct selection (a subset of the best k simulated systems is selected) becomes very high. The optimal computing budget allocation is also used to allocate the available computing budget in a way that maximizes the probability of correct selection. Numerical experiments for comparing these algorithms are presented.     

SQL查询思路优化与语句优化

数据库查询优化是取得良好执行性能并简化管理的关键因素,SQL查询是一个有序的查询,不同语句的使用和使用顺序将直接影响其查询速度。查询速度的快慢直接影响着数据库的推广与应用,本文就优化思路及语句书写优化两方面进行讨论,提出优化方法及语句实现。     

量子粒子群算法优化网络拓扑结构技术

针对传统的量子粒子算法不能满足日新月异变化的网络拓扑结构,提出了一种从领域拓扑结构角度进行改进的PSO算法。仿真实验表明,PSO-DSF算法使得粒子在保证收敛速度的同时能够提高它避免陷入局部极值问题,能够高效地优化整个网络的拓扑结构。     

浅谈三种氢氧化铝焙烧炉的应用

本文针对目前国内氢氧化铝流态化焙烧炉采用的正压流态化闪速焙烧炉、循环流态化焙烧炉及负压的气体悬浮焙烧炉三种炉型。使用的重油、低热值发生炉煤气三种燃料进行了应用分析,结合国内时几种炉型的应用优化,提出了对流态化焙烧炉的一些改进意见及发展方向。