基于粒子群算法的图书采购复本量优化决策

图书采购决策量化问题一直是图书馆学界研究的重要问题,运用数学建模的方法,建立起反映采购复本量与图书流通效用关系的数学模型,并设计了利用粒子群优化算法求解该模型的算法.     

考虑碳排放成本的长江铁矿石运输研究

为降低钢铁企业采购和运输铁矿石的综合成本,考虑船型、航速和碳排放等因素,建立长江铁矿石运输的混合整数非线性规划模型。将模型中的非线性项转化为线性项,运用CPLEX求解器求解。针对CPLEX求解中大型规模算例的局限性,引入标准粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法提高求解精度。针对标准PSO算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应策略的改进PSO算法,动态调整惯性权重,提高算法的收敛性和全局寻优能力。通过数值实验发现,改进后的算法在全局寻优能力和收敛能力上有一定的提高。     

基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究

在不平衡数据集中,由于少类样本和多类样本的不平衡,在分类过程中容易产生难以分类和错误分类的现象。针对不平衡数据集的分类特点,设计出一种组合分类器,适用于不平衡数据集的分类。通过SMOTE算法采样对不平衡数据集进行一个预处理,采用单层决策树作为基本分类器,利用Matlab编程,构建Adaboost算法分类器,对demo、heart和usps数据集进行训练集和测试集分析。结果表明,通过Adaboost算法可以有效提高分类效果,算法中通过改变正类样本的权值,从而重视对少类样本的分类,在一定程度上能够提高整体的分类效果,实现不平衡数据集的分类设计。     

面向云边协同的资源调度优化策略

针对跨域环境下的多目标资源调度问题,建立了云边协同的调度模型,提出了边缘和云协同的资源调度优化方案.为提升服务质量,降低处理资源调度的时间,解决由于边缘积压导致的数据处理不及时、负载不均,以及将数据调度到云计算中心浪费资源的问题,提出改进的差分人工蜂群算法(differential artificial bee col...     

多维特征下社会化问答社区答案排序研究

[目的/意义]研究多维特征对社会化问答社区答案排序的影响,以提高问答社区服务质量并尽可能优化用户体验。[方法/过程]从答案特征、回答者特征和投票者特征多个维度构建社会化问答社区答案排序特征体系,比较基于深度学习、树、神经网络、支持向量机等11种排序学习算法在问答社区数据集上的适用性,并训练随机森林分类算法,得到每个特征的重要程度。[结果/结论]实验结果表明,基于深度学习的排序学习算法在NDCG@k和MRR指标上的性能均优于其他排序算法,投票者的影响力特征最为重要,其次是答案内容特征,最后是回答者的专业度特征,可以考虑从增加答案排序方式的多样性和提高答案排序算法的综合性两个维度进一步优化答案排序。     

基于粒子群优化的神经网络实时交通信号配时

由于人工神经网络具有表征复杂输入输出系统的强大功能,将其用于城市道路交叉口的实时信号配时,是极有应用前景的尝试。文章采用三层人工神经网络建立城市道路交叉口信号配时模型,并把粒子群优化算法作为神经网络的学习算法。该算法具有极高的全局优化形态与计算效率。这种方法建立的模型将有助于降低交叉口的总延误,提高通行能力,使神经网络发挥更好的控制效果。     

浅议珠心算的启智作用

珠心算是由传统的珠算算法算理衍化发展起来的,其独具开发智力与快速计算功能于一体,是培养儿童智力较理想的启智教学课程。实践证明,儿童学习珠心算具有以下五个方面的启智作用。     

个人信息处理者的合规审计义务

《个人信息保护法》首次对合规审计义务作出了规定,这对个人信息处理者责任的主观过错认定和对个人信息处理活动进行算法层面的监管有着重要的影响,而学界和实务界对此研究甚少,当前规定下的合规审计义务面临两个问题亟待解决：概括性的描述和制度上的缺失。通过分析合规审计义务的内涵,将算法备案制度与合规审计义务进行衔接,填补当前缺乏外部介入的制度缺陷,提出关于重构合规审计义务的理论原则和制度衔接。     

网络信息检索中利用the Staceys测度方法提高逻辑运算效率的思考

网络信息检索中,逻辑运算符AND连接检索词的顺序很大程度上会影响检索效率.论文首先分析、介绍了the Staceys测度方法在改善AND检索效率中发挥的作用,并在此基础上提出简化了的测度算法,最后通过实例说明其实现步骤.