Hilbert空间中一类广义混合变分不等式组的广义f-投影算法

研究了Hilbert空间中一类广义混合变分不等式解的存在性.利用广义f-投影算子的性质以及不动点定理,构造了新的迭代公式,研究了这类迭代公式的收敛性,给出了所得的收敛结果是广义逆混合变分不等式的解.     

移动物体定位算法研究

随着移动物体定位技术的快速发展,运动物体的定位是目前最热门的研究课题之一。对物体进行定位、跟踪、识别和监测,获得物体位置参数(如地理坐标、速度、加速度及运动物体的轨迹等),进一步对参数进行分析与处理,实现对运动物体行为的解读,从而实现更高一级的数据融合。     

基于粗糙集和遗传算法在锅炉火焰图像分割中的研究

粗糙集善于从不明确数据集中发现有价值信息,锅炉火焰图像不确定信息量较为复杂,利用粗糙集并结合遗传算法对火焰图像进行分割优化,通过Matlab进行仿真,仿真结果表明,粗糙集工具结合遗传算法提高了图像分割的准确性,具有很好应用价值。     

一种数列的二阶线性递推公式与通项公式的算法探讨

探讨了由数列的二阶线性递推公式到通项公式的3种不同算法,并对它们各自的优缺点作了分析评价.     

基于MapReduce的ROCK聚类算法

随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一.本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据.实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力.     

Learners’ adjustment strategies following impasses in simulations - Effects of prior knowledge

After impasses, the adjustment strategies learners can use in simulations differ from the ones that are available in real-life situations. An open question is whether learners with different levels of prior knowledge use different strategies to adjust their behavior and whether the chosen adjustment strategy helps their learning. In addition, it is unclear whether adjustment strategies are stable throughout the learning process. To answer these questions, we conducted two studies that both used a medical education simulation in which a learner collaborated with an agent-based radiologist to diagnose patients. In study 1 we found that the adjustment strategy of further evidence generation was only helpful for learners with intermediate prior knowledge whereas the likelihood of an accurate diagnosis descreased for learners with low or high prior knoweledge. In Study 2, we found three relatively stable clusters: reflective learners, variable learners, and evidence generators, thus offering the potential for adaptive scaffolding.     

基于云计算资源调度的多Agent遗传算法

针对标准遗传算法在云计算资源调度的应用中往往会出现负载不均的问题,本文提出了一种基于云计算资源调度的多Agent遗传算法,首先引入蚁群算法,利用蚂蚁变换方向的影响权重对标准遗传算法的信息素关联进行优化,然后优化了原算法的信息素更新方式,最后利用小生境方法限制种群个体的繁衍,以达到种族多样化的优化。仿真试验结果表明,本文提出的基于云计算资源调度的多Agent遗传算法在CPU利用率和内存利用率上比标准遗传算法具有更优秀的性能。     

基于遗传算法的座舱综合显示器色彩匹配设计方法

为解决座舱综合显示器画面色彩匹配设计效率和效果的问题,提出了一种基于遗传算法的座舱显示器色彩匹配设计方法。该方法进行色彩方案基因的有效编码,构建了合理的适应度函数,建立了多目标加权综合遗传模型,最终实现座舱综合显示器色彩匹配设计的自动生成和优化。应用实例证明该方法在短时间内能得到满足设计需求的方案,可用于飞行器座舱综合显示器画面色彩匹配设计。     

路由交换数据在线时间复杂度预测链路漏洞检测

路由交换数据在线时间复杂度根本上制约Web服务器跨站脚本链路漏洞检测性能,影响网络安全,传统的链路漏洞检测算法采用链路信息流自相关波束形成算法,当交换数据出现动态污点时,漏洞检测效果不好。提出一种基于路由交换数据在线时间复杂度预测的链路漏洞检测算法,基于污点数据传播模型,进行漏洞对象分布式阵元域分析,采用路由交换数据的在线时间预测,对动态污点数据在传播全程标记、监控,HTML页面中的链路漏洞信息流通过旋转矢量特征约束处理,对漏洞网页进行爬取分析,最后构建模型DOM-XSScaner模型实现链路漏洞检测。实验结果表明,采用该算法实现对预测链路安全分析和漏洞检测,检测效率具有较大的提高,准确性、覆盖率有所改进,在信息安全中有较高应用价值。     

基于改进文化算法的聚类模型研究

依据文化算法框架对文化算法的种群空间、信仰空间以及这两个空间的通信协议进行研究,分析各种函数的工作机制,设计基于进化策略的改进文化算法的种群空间,实现基于改进文化算法的聚类模型,实验结果表明,该聚类模型可以有效的提高聚类效果。