半定规划的齐次不可行内点算法

为降低半定规划(SDP)问题的迭代复杂度,并且有更好的数值实验结果,提出一种新的宽邻域上的齐次不可行内点算法.半定规划的KKT条件是单调互补问题(MCP),通过构造齐次模型(HMCP)以及提出新的宽邻域来解这个齐次模型,得到半定规划问题的最优解.这种算法容易判定原问题是否可行.在NT方向,证明迭代点在新的宽邻域内是收敛的,且迭代复杂度为O(√nlogL),其中n是SDP问题的维数,L=Tr(X⁰S⁰)/ε,其中ε是需要的精度,(X⁰,S⁰)是迭代起始点.这个复杂度比一般的半定规划不可行算法的迭代复杂度低.提供了数值实验,证明此算法比其他不可行算法具有更好的数值实验结果.     

新闻算法推荐的信息可见性、用户主动性与信息茧房效应:算法与用户互动的视角

算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。     

自动化码头起重机和自带提升功能的AGV的集成调度

为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。     

自动化集装箱码头自动导引小车与轨道式龙门起重机的协同调度

为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响.     

基于Bakhshali近似的星载双站SAR成像方法

随着卫星技术的发展与成熟,星载分布式SAR和中高轨SAR越来越受到关注,但是其较长的合成孔径时间和大基线距对双站SAR成像提出了新的要求。基于单站等效思路,提出一种基于Bakhshali近似的双曲等效方法,设计了适用于该方法的CS成像流程。与基于泰勒二阶近似的双曲等效方法相比,该方法满足长合成孔径时间和基线距变化较大的情况下的成像要求。最后通过星载双站SAR的仿真实验验证了该方法的有效性。     

矩形截面纤维流场压降及细颗粒扩散捕集效率

采用格子波尔兹曼气固两相流模型模拟扩散机制下矩形纤维捕集颗粒过程,研究纤维周围流场压降和扩散捕集效率随不同纤维布置方式的变化规律。把模拟得到的值（系统压降与捕集效率）与相同体积分数的圆柱纤维所对应的理论值相比,得到相应比例系数。分析规律,并采用Levenberg-Marquardt方法对其进行处理,得到相应比例系数的拟合公式。根据已有的圆形纤维压降与扩散效率的理论公式,再结合求得的拟合公式,对不同工况下的矩形纤维系统压降和扩散捕集效率进行计算。分析结果发现：矩形纤维系统压降与放置角度和长宽比均相关;而扩散捕集效率与长宽比成正比,与放置角度基本无关。     

民族传统体育对抗类项目视频分析与智能诊断系统研究*

当前民族传统体育对抗类项目训练分析主要是以教练员主观经验判断为主,缺乏客观性和时效性.本研究搭建了一个ARM+ DSP+ CPLD技术框架平台,采用视频图像智能分析与处理技术对运动员的训练及比赛实况进行实时记录和智能诊断,得出可供教练员与运动员参考的处理结果,达到提高训练效率,提高比赛成绩的目的.     

信息检索中模式匹配算法的分析

串的模式匹配是信息检索中的一个热点.文章介绍了模式匹配的概念,分析了串模式匹配中的BF算法和KMP算法,并对KMP算法进行了改进.实验结果表明:改进的KMP算法使信息检索具有更快的响应速度.参考文献5.     

机器学习的五大类别及其主要算法综述

机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科,是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路,讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现,进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣,最后指出各算法克服自身缺陷的最新进展和未来实现多算法融合的研究方向。     

基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法

已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似.