基于爬山算法的集装箱堆场场桥调度

为提高集装箱码头的运作效率,采用1种基于整数规划模型和启发式算法(爬山算法)的场桥调度混合策略,将场桥调度和堆存空间分配作为整体构建场桥动态调度模型.以上海某集装箱码头堆场为例通过仿真验证该系统,结果表明该模型和算法的有效性和实用性.     

基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

基于符号检测辅助的MMSE与LS干扰对齐算法研究

干扰对齐（IA）是一种有效消除干扰的管理机制。为了彻底消除干扰信号对期望信号的影响,通过预编码技术处理使干扰在接收端重叠,使接收端的干扰信号与期望信号有效分开。在传统最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）算法和最小二乘（least square,LS）算法基础上,提出基于符号检测辅助的最小均方误差（Symbol Detection Aided Minimum Mean Square Error,SDA-MMSE）算法和最小二乘（Symbol Detection Aided Least Square,SDA-LS）算法。分别基于传统算法和改进算法进行迭代计算,通过仿真可看出SDA-MMSE算法的MSE较SDA-LS算法的MSE降低约20%。理论分析与仿真结果表明,改进算法较传统算法具有更好的系统性能,且SDA-MMSE算法系统性能最优。     

基于神经网络的垃圾邮件过滤

垃圾邮件的过滤是一个具有重要现实意义的课题．将交叉覆盖学习算法和向量空间模型等技术相结合可得到一种新的垃圾邮件过滤方法．实验结果表明该方法识别率较高，具有较强的实用价值．     

Refreshing File Aggregate of Distributed Data Warehouse in Sets of Electric Apparatus

Integrating heterogeneous data sources is a precondition to share data for enterprises. Highly-efficient data updating can both save system expenses, and offer real-time data. It is one of the hot issues to modify data rapidly in the pre-processing area of the data warehouse. An extract transform loading design is proposed based on a new data algorithm called Diff-Match, which is developed by utilizing mode matching and data-filtering technology. It can accelerate data renewal, filter the heterogeneous data, and seek out different sets of data. Its efficiency has been proved by its successful application in an enterprise of electric apparatus groups.     

基于深度学习改进的机器人轨迹规划算法

在公路环境巡逻机器人轨迹规划问题中,实时准确的交通流量预测对机器人轨迹规划尤为重要。然而由于车流量的随机非线性,使得机器人轨迹规划任务仍然充满挑战。提出一种深度神经网络与轨迹规划算法相结合的融合算法。通过深度学习预测短期交通流量,优化交通网络图并运用轨迹规划算法完成路径规划。实验表明,改进的机器人能够更快、更安全地完成道路巡逻任务。     

Huffman树在公交车调度问题中的应用

在公交车调度问题中,本文提出一种新的方法,即Huffman最优树算法,该算法在电报编码和计算机指令系统优化等许多方面被广泛应用.合理解决公交车调度问题对于增加公交车公司的利益,满足乘客乘车需要都有重要意义.     

基于对数变换的凸二次规划不可行内点算法

基于对数变换和不可行内点算法,对凸二次规划提出了一种新的迭代方向原始-对偶不可行内点算法,并证明了算法的全局收敛性和多项式复杂性,该算法可以看做近期Pan等人关于线性规划算法的推广.     

基于关联规则的数据挖掘技术在高校教学评价中的应用

目前很多高校对教师教学质量的评价主要是给出一个结论,而对影响教学质量的因素没有进行分析。本文将基于关联规则的数据挖掘技术应用在教学评价中,对挖掘结果进行分析,并提出了指导意见。     

改进蚁群算法的动态K-均值聚类分析

提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。