基于优化的BPNN模型在色彩空间转换中的应用研究

色彩空间转换在图像采集、显示,色彩信息传递及重现中发挥着重要作用,为实现真正意义上的“所见即所得”,需提高色彩转换精度。针对传统色彩空间转换模型中BP神经网络转换精度低、易陷入局部最优等不足,使用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提出一种FABPNN算法的色彩空间转换模型,并使用色差模型进行验证。实验结果表明,该模型具有较高的色彩转换精度,达到预期效果。     

基于灰色关联度聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统是电子商务系统中最成功、最重要的技术之一,而在协同过滤算法中用户相似度的计算是影响算法效率的重要因素。针对传统协同过滤算法中数据稀疏导致的近邻选择不准确问题,引入灰关联分析理论进行项目聚类和用户相似度计算,并以此为基础提出了一种新的协同过滤算法,既解决了对象匹配的不足,又提高了近邻选择的准确性。实验表明,该算法可以有效解决大规模数据下用户评分数据极端稀疏带来的问题,显著提高系统的推荐质量。     

基于PSO算法的OSPF多约束路由策略

利用传统SPF算法解决OSPF网络路由难题时,由于没有考虑多约束条件和有效利用次路径,一旦最优路径发生拥塞,网络传输性能将急剧降低。将PSO算法应用于OSPF网络路由规划,利用多约束条件并结合OSPF网络多种路由参数的特性,重点对有效改善网络局部拥塞和快速求得全局最佳路由及若干次路由算法进行探究,并利用仿真数据对所提出的改进算法进行验证。结果表明,在解决OSPF网络路由规划问题中,PSO算法较传统遗传算法和SPF算法能实现网路传输性能更优。     

基于贝叶斯网络的协同过滤推荐算法

网络技术的快速发展产生了海量用户数据,为在海量数据中寻找与用户需求相符的数据,提出一种能快速得到较准确推荐结果的基于贝叶斯网络的协同过滤推荐算法。实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该算法准确度更高。     

数字水印技术综述

介绍了数字水印技术的基本框架、主要攻击方法以及评价标准,分析比较了数字水印算法中常用的经典算法,包括空域算法、时域算法等,给出了国内文献提及较少的优化类数字水印算法和近些年提出的NSCT分解,并介绍了数字水印技术常见的应用领域。     

基于混沌振荡粒子群优化的FCM文本聚类方法

针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。     

智能电动汽车路径跟踪控制方法研究

基于LQR参数整定设计最优控制器,是目前最优控制设计采用最广泛的一种方法。首先建立汽车动力学模型并分析汽车路径跟踪过程。利用LQR最优控制算法实现对汽车路径跟踪的控制。另外,采用整定参数的方式分析改变目标函数中权矩阵Q和R对控制性能的影响,从而得到控制性能较好的一对权矩阵,得到较好的控制策略。并利用仿真结果验证所采用的方法能达到很好的控制效果。     

高校思想政治教育场域构建与重大纪念活动设置研究

以重大纪念活动构建思想政治教育场域来开展大学生思想政治教育工作,具有广泛影响力、深刻渗透力和持续推动力。高校开展重大纪念活动必须遵循吸引性、平柔性、参与性、感染性等原则,设置仪式场域,强化学生历史追忆;组织参与体验,增强学生时代认同;开展启发教育,引发学生价值思考;注重情感通联,促进学生内化自育为基本路径,从而提升思想政治教育工作的水平。     

浅谈高等数学与工程数学的区别与联系

本文通过概述高等数学和工程数学的相关内容,阐述了二者在实际应用中的重要性,并通过简单的例子来说明二者的区别与联系,进一步证明了二者存在的意义。     

徜徉在古诗词里的冬

转眼间又是一年冬至,从草木枯黄零落到白雪皑皑压断枝条,在吉林这个四季分明的城市里,它来得格外准时。小时候写作文常把这个季节叫作冬姑娘,因为她有着不同寻常的美丽,有时化作人们梦里的那一抹纯白,如光渊一般无边无际。无论是裹着棉衣走在萧瑟的北风里,还是望着窗外飘雪坐在温暖的炉台前品读一本好书,这个季节总能给人无限遐想。近来无事,常流连在图书馆摆放诗词的书架前翻看古典诗词。漫步于古人描绘的四季轮回,这才发觉,我们对季节变换的感知似