诗人感物，联类不穷－中英诗歌中感觉通感分类比较

感觉通感，即把视觉，听觉，嗅觉，味觉和触觉等通过艺术的联想和想象而相互移借，融合与贯通，尽管中英之间存在着诸如语言，化传统，价值观念等方面的差异，但中英诗歌中的感觉通感却十分相似，本对中英诗歌艺术中的感觉通感进行了分类并作了相应的比较。     

模糊控制器的一种在线插值算法

普通模糊控制器引入在线插值算法,改善了普通模糊控制器的稳态性能,消除了普通模糊控制器的调节死区.     

高中数学新课程中算法教学现状的调查与分析

算法是当前高中数学课程改革中引入的新内容.经过对实验区师生的调查访谈发现,课程改革中有关算法的理念得到了广大师生的赞同.但是还存在以下问题:(1)学生对于算法概念的理解不够全面;(2)算法在计算机和相关数学内容中的应用很差;(3)教师在教学中获得的支持不足.这些问题主要是由于课程自身、教师观念,课程资源和教师培训几方面的原因造成的。     

Attendance, schooling quality, and the demand for education of Mexican Americans, African Americans, and non-Hispanic whites

This study examines the influence of the opportunity costs of school attendance, educational quality attributes, and household socioeconomic status on the educational demand of Mexican Americans, African Americans, and non-Hispanic whites using the 1988–1990 surveys of the National Education Longitudinal Study. Implementing a utility-maximizing framework, educational demand assumes the form of schools' average daily attendance rates and student dropout decisions between the 8th and 10th grades. The basic results suggest that a school's attendance rate is sensitive to educational quality and student characteristics. Moreover, the demand for education measured by student attrition inversely relates to unexplained school attendance, and is positively affected by household socioeconomic status. Some policy recommendations based on the results are discussed.     

烟花算法在联合补货问题中的应用研究

烟花算法作为一种新型群体智能优化算法,在众多领域得到成功应用。联合采购品种的不断扩大对算法性能提出了巨大挑战。针对联合补货问题设计了基于烟花算法的求解方案,并利用基础算例证明方案有效性。随机生成的大规模算例表明,烟花算法相较于混合差分进化算法,在求解大规模联合补货问题时可获得更优的近似最优解,具有更快的收敛速度和更高的稳定性,验证了烟花算法在混合整数规划方面的应用效果。     

一种改进的无线传感器网络DV-HOP定位算法

为了解决DV-HOP算法在节点随机部署环境下定位误差较大的缺点,提出一种基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP。该算法通过理想跳数与实际跳数的差值修正平均跳距,结合多通信半径使跳数小数化,利用基于跳数加权的双曲线算法估算未知节点坐标。仿真结果表明,在相同条件设置下,RWHDV-HOP算法定位精度比传统DV-HOP算法提高了25%,比RWDV-HOP算法提高了10%。因此,基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP在节点随机部署环境下能够较大程度上提高节点定位精度。     

Android平台下恶意软件分析与检测

针对Android平台下恶意软件侵扰问题,提出一种基于权限—敏感API特征的加权朴素贝叶斯分类算法的检测方案。首先对Android应用程序中的配置文件进行解析,然后利用Apktool工具对APK文件进行反编译,提取出权限—敏感API特征集,并通过信息增益算法和卡方检验算法过滤冗余数据,最后利用加权朴素贝叶斯分类算法的恶意软件检测模型进行分类判断。实验结果证明,该系统能有效提高分类器的效率和恶意软件的检测率。     

一种改进的Apriori算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种改进的算法SDA算法,在三个方面进行了改进:(1)频繁2-项集生成方法;(2)改进Apriori_gen算法(3)减少事务数据库.在实验数据集上所做的实验结果表明SDA算法是有效的.     

支持向量分类算法在5-HT3受体拮抗剂的构效关系研究中的应用

In this work, support vector classification （SVC） algorithm was used to build structure-activity relationship （SAR） model of the 5-hydroxytryptamine type 3 （5-HT3 ） receptor antagonists with 26 compounds. In a benchmark test, SVC was compared with several techniques of machine learning currently used in the field. The prediction performance of the model was discussed on the basis of the leave-one-out cross-validation. The results show that the accuracy of prediction of SVC model was higher than those of back propagation artificial neural network （BP ANN）, K-nearest neighbor （KNN） and Fisher methods.