虹膜特征提取和匹配的几种主要算法研究

虹膜的身份识别在国际上已成为一个研究的热点领域。本文主要比较了虹膜特征提取和匹配的几种主要算法,分别说明了Gabor变换、傅里叶变换和小波变换的优点与不足,并指出相对而言,小波变换更适合应用在虹膜图像的识别中。     

基于BP算法的石化设备可靠性计算及评价模型

提出了一种基于BP算法的石化设备可靠性建模与评价新方法,利用BP算法对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整单一预测模型的权重,并应用MATLAB神经网络工具箱实现了基于BP算法的石化设备可靠性评价软件。结合兰州石化设备管理与预警系统实时监控数据,将该方法应用于计算某石化设备通道的故障概率和评价设备的整体可靠性,通过评价各种训练方法的学习效率,评价结果对比表明该方法具有平均计算时间短和收敛快的优点,在设备故障和可靠性评价中具有广泛的应用前景。     

二次插值对称点算法求解一维搜索问题

插值法是一类用插值多项式来逼近未知或复杂函数的方法。本文基于二次插值,将插值多项式的极小点和其对称点作为搜索区间的两个探索点,通过不断缩小搜索区间,求解一维搜索问题的最优解。本文给出了二次插值对称点的算法,并用0.618法进行了数值比较。结果表明,新算法比0.618法效果好。     

通用题库数据结构与组卷算法设计

题库的数据结构和组卷算法决定了题库的适用范围,该文根据不同课程试卷及其试题属性的构成,提出一种新的题库数据结构,并在分析组卷控制模型的基础上,对组卷算法进行详细设计。     

一种基于遗传算法的连续属性离散化方法

连续属性离散化是基于粗糙集的数据挖掘中的关键问题。针对该问题提出了一种遗传算法,在保持不可分辨关系的前提下,以最小断点集为目标,对交叉算子、变异算子进行了改进。最后,使用UCI机器学习数据对算法进行了验证,并与其它的离散化算法进行了比较,结果表明算法是有效的。     

基于免疫算法和人工势场的移动机器人路径规划

分析了人工势场模型存在的两个问题:目标不可到达问题和由于局部最优解的存在而产生的死锁问题。在人工势场路径规划的基础上,提出了基于免疫算法和人工势场法的最优路径规划方法。通过仿真算例验证了该模型的有效性。     

马铃薯淀粉生产自动化控制中的物料平衡算法

分析了马铃薯淀粉生产中旋流工段的物料平衡条件,建立了物料平衡方程,结合实际工程应用提出了设计阶段的配管算法,采用计算机辅助计算生成了自动化控制所需的决策函数.     

教育人工智能伦理问题与伦理原则探讨

文章旨在揭示智能化时代的教育将面临哪些新的伦理问题,并在人工智能伦理和教育伦理的基础上,探讨教育人工智能的伦理原则。运用文献研究和逻辑推理方法,系统梳理了教育人工智能应用的特点和优势,及其可能引发的新的伦理问题:(1)角色层面,系统创建者、教师、学生和监测员等利益相关者将面临更加复杂的伦理困境;(2)技术层面,涉及自动化决策伦理问责、算法伦理和数据伦理等方面的问题;(3)社会层面,可能转变就业市场、改变人际关系和引发新的社会不公平。因此,需要对教育人工智能伦理问题的复杂性有充分的认识,同时需要遵循一般的人工智能伦理原则和教育伦理原则,其中,最核心的内容为二者之间的交集,具体包括:(1)福祉;(2)是非善恶;(3)公平正义;(4)人权和尊严;(5)自由自治;(6)责任和问责。     

基于遗传算法的Ad-hoc网络安全多目标优化认证机制研究

节点的安全性是Ad-hoc网络面临的重要问题,因为通过非安全节点可以窃取、篡改网络中的数据包,甚至对网络造成致命性的破坏。通常情况下,Ad-hoc网络是借助于基于密钥的认证算法来实现节点的安全性保障的,但是这些认证算法并不适用于Ad-hoc的特殊网络环境。将遗传算法应用于节点安全性认证领域,通过基于多目标优化的认证机制,取代了密钥认证机制。通过模拟实验表明,基于多目标优化的认证机制,在Ad-hoc网络环境中,性能较为优越。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。