构造最短路径树的动态算法综述

对于以链路状态（Link state）为路由协议的大规模网络来说,根据网络流量和拓扑结构的变化来快速调整自身路由表的信息,是非常关键的问题.网络中链路状态发生变化有四种情况：链路费用的增加,链路费用的减少,节点失效,新节点的加入.回顾了以往所提出的具有关键意义的动态算法,分析了它们的创新点;其次,指出了相关文献中提出的应对网络拓扑变化的处理算法的不足之处,并提出了综合处理各种情况的思路.     

一种GA-BP算法的研究及性能分析

遗传算法具有搜索全局最优解的能力,并且有很强的鲁棒性,而BP算法具有很好的泛化能力和非线性映射能力,基于两种算法的特点,设计了一种GA-BP算法,该算法将遗传算法应用到神经网络中权值和阈值的优化中,将最优解的分布范围缩小,然后通过BP算法进行再次优化和精确求解,以防止神经网络陷入局部极小点,从而达到加速收敛、减少训练次数的目的;并且通过对比实验给出该算法的可行性和有效性分析,进一步验证了该算法在收敛速度和误差精度上的优越性。     

Graph representation of n-dimensional space

This paper investigates how graph representation can be created for the mesh which is a discrete approximation of n-dimensional continuous space. The paper discusses the relationship between mesh dimensionality and the type and quantity of edges connecting each vertex with its neighbors. Basing on the analysis, a simple algorithm is also proposed to create such graph representation. The purpose of the graph is to search optimal paths and trajectories in the represented space.     

应用“dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号。本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究。     

基于模糊神经网络的电动机综合保护算法研究与仿真

利用模糊神经网络的控制特点,建立了基于模糊神经网络的电动机综合保护算法,该算法时刻分析电动机的各个参数,能提前预测电动机将要发生的故障,及时采取措施保护电动机。经过MATLAB仿真表明,该算法在电动机综合保护方面具有快速性和准确性。为新型电动机保护器的设计提供技术理论。     

基于机器学习的文本自动分类研究进展

文本自动分类是目前最常用的文本信息自动处理技术,也是机器学习、自然语言处理和信息检索领域的研究热点之一。本文比较全面、深入地论述了基于机器学习的文本自动分类所涉及的相关问题及解决方法,并提出了当前该领域面临的主要研究问题。     

数字经济的发展与未来

数字经济已经成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。文章首先从数字经济基本问题出发,描绘了大数据、智能算法、算力平台3个基本要素;进而,回顾了国际数字经济的发展历程与我国数字经济的发展现状,总结了我国发展数字经济的优势和挑战;最后,立足于《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,结合我国数字经济发展过程中的挑战与短板,从数据开放保护、关键技术工程、大数据人才培养、民生服务、社会征信体系和国际合作6个方面提出了做大、做优、做强我国数字经济的建议。