基于人工智能的主观题自动评分算法实现

针对网络考试系统中主观题自动评分面临的困难和问题,将人工智能中中文自然语言理解的研究成果(空间向量模型、分词算法等)应用于网络考试中对主观题答案(包括标准答案和考生答案)的"理解"过程中,并在此基础上提出了将基于矢量空间模型的文本矢量特征匹配算法应用于计算机对考生答卷进行自动评判的过程中.实验测试数据表明,所提出的算法具有一定应用前景.     

求解货物在线装箱问题的融合算法

实现集装箱的自动码放规划对于提高装箱容积率、提高经济效益具有重要意义.针对货物在线码放过程中存在的多种实际约束,提出一种由在线极值点(online improved extreme point,IE)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)算法结合的在线融合码放(IES)算法,考虑货物尺寸约束,质量约束与装载顺序约束设定多种码放规则以及优化函数,对IE算法中角点坐标序列进行实时迭代更新,并将该角点序列作为初始解序列,基于模拟退火优越的局部搜索能力以及算法的灵活性,两者融合来寻求全局最优角点解坐标.实验结果表明IES算法平均容积率达到89.17％,相比IE算法提高10.34％,证明IES算法在强异构货物实时码放和提高集装箱容积率方面有较好效果.该算法提高了三维装箱算法的工程性,为实现集装箱货物的自动码放创造了必要条件.     

基于差分进化算法的自动化集装箱码头AGV调度问题

[目的]自动化集装箱码头的水平运输作业是影响港口物流效率的关键环节,通过优化自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)的任务分配,减少装卸作业的时间,提高港口生产效率.[方法]在同时考虑集装箱装卸作业的基础上,就AGV调度问题建立混合整数规划(MIP)模型,优化目标为极小化岸桥完工时间.考虑到该问题具有NP困难性,设计了离散差分进化(DDE)算法进行近似求解.[结果]通过数值仿真验证了MIP模型和DDE算法的有效性.[结论]结果表明上述模型和算法可以为自动化集装箱码头的装卸作业提供帮助.     

面向PI集装箱的组合适配装箱算法

针对PI(Physical Intemet)集装箱与货物的适配问题,考虑PI集装箱标准化、模块化、可扩展的特性以及货物装箱的体积、方向、完全支撑等约束,通过PI集装箱模块化重组,构建与货物适配的组合式PI集装箱,目标是PI集装箱的空间利用率最大化.结合PI集装箱组合适配装箱问题的特性,设计一种组合适配装箱算法,包含货物分类、货物装箱、箱体组合等三个步骤.在货物装箱步骤中,嵌套调用基于粒子群算法的改进模因算法求解货物装箱顺序和位置,该算法引入多种群变异策略以提高算法前期搜索质量,引入路径重连技术和扰动操作防止算法陷入局部最优.在多批量少货类和少批量多货类两种实验场景下进行求解,并通过算法对比验证了改进模因算法的有效性.     

计算机自动排样中NFP问题的算法实现

针对计算机自动优化排样过程中图形求交和定位这一关键技术，通过对传统排样算法进行分析，提出了一种基于图形区域的动态定位法，很好地实现了计算机对图形的自动定位，提高了排样的自动化程度。     

面向自动驾驶的5G边缘计算业务连续性技术研究

为了提升在5G边缘计算场景下的自动驾驶业务连续性,保障车辆在高速移动下的鲁棒性和实时性,解决由于车载设备与5G边缘计算之间的通讯网络路径发生突变和变长,导致网络连接不可靠和拥塞丢包的问题,提出了增强型随机早期检测算法(stochastic fair-random early detection, SF-RED)和端到端双连接双链路技术保障业务鲁棒性,并提出硬件加速技术保障业务实时性。增强型SF-RED算法通过统一资源定位器(uniform resource locator, URL)识别应用,并基于不同应用来设计数据报文转发路径策略,实现基于多路径的转发和数据缓存以及报文拥塞下的丢弃控制,进一步改善丢包队列的管理。通过自动驾驶应用的实际案例证明,采用增强型SF-RED和端到端双连接双链路技术能够有效提升高速移动的自动驾驶车辆业务可用性,采用的硬件加速技术显著降低其业务时延。     

自动声纹认证与网络安全

网络信息安全是目前国内外数据通信领域的一个很重要的研究方向，介绍一个自动声纹识别认证系统在网络安全中的应用。采用对称密码算法和公开密码算法与声纹识别技术，设计了一种安全可靠的公开密钥全局管理方法。对称密码算法采用加密强度较高的IDEA算法，声纹信息用公开密钥加密算法(采用RSA算法)用KDC的公钥进行加密。该系统使密钥的生成、分配传递更可靠，可以使网络用户无须自己保存其密钥也可以安全地与其他用户通信。     

基于混合蚁群与遗传模拟退火的QoS组播路由算法

对于网络业务,服务质量(QoS)包括传输的带宽、传送的时延、数据的丢包率等.通过使用蚁群算法的自组织能力自动搜寻得到备选路径集,结合遗传模拟退火算法(GSAA)对产生的这些备选路径进行选择、交叉、变异、模拟退火来产生的一个路由协议综合缩短网络的路径消耗以及提高网络传输的服务质量.     

高校排考系统的设计与实现

本文从高校考务管理工作的实际出发，提出一种实用的自动排考算法并在排考系统中实现此算法。在某些特殊需要的时侯，这套排考系统也提供一种人性化的手动排考调整操作。     

网络最短路的提速问题

网络最短路提速问题起源于交通运输、计算机信息传输等领域,具有重要的理论和实际应用意义.对一般网络来说,该问题是NP-完全的.对(0,1)-提速问题的指定路线的提速问题两种情况分别进行了研究,证明了(0,1)-提速问题是NP-完全的、一般网络在指定路线情形下的提速问题是多项式可解的,给出了单源多汇网络G中提速问题的O(nm log n)算法.     

A Decision Support Method for Truck Scheduling and Storage Allocation Problem at Container

Truck scheduling and storage allocation, as two separate subproblems in port operations, have been deeply studied in past decades. However, from the operational point of view, they are highly interdependent. Storage allocation for import containers has to balance the travel time and queuing time of each container in yard. This paper proposed an integer programming model handling these two problems as a whole. The objective of this model is to reduce congestion and waiting time of container trucks in the terminal so as to decrease the makespan of discharging containers. Due to the inherent complexity of the prob-lem, a genetic algorithm and a greedy heuristic algorithm are designed to attain near optimal solutions. It shows that the heuristic algorithm can achieve the optimal solution for small-scale problems. The solutions of small-and large-scale problems obtained from the heuristic algorithm are better than those from the genetic algorithm.     

一种智能生成教师授课计划算法的设计与实现

结合学校教务系统,巧妙设计数据接口,运用数学理论和存储过程技术,实现了高校教师授课计划的自动生成,课时和工作量的自动统计算法,并在.net下调试通过,为目前高校师资的信息化管理提供了有益的尝试.     

集装箱堆场问题的一个数学模型及其算法

讨论了集装箱堆场中一个常见的问题,即若干个不同重量的集装箱按一定顺序到达,要将这些箱子三个一垛码好,先到先码,后到后码,尽量轻箱在下,重箱在上,以保证装船时重箱在下,轻箱在上.因为在大多数情况下,无论怎样码放,都免不了捣箱.因此,如何码放才能使捣箱数最小是值得研究的问题,此问题可能是N-P难的问题,所以本文给出了这一问题的一个启发式算法.     

容器编程遗传算法的应用

随着高校课程与学生的高速增长,基于计算算法的高校自动排课方法成为目前算法设计研究的重要问题。基于遗传算法机制,提出了一种新的二进制编码机制和教室位置填充方法,用于改善排课的系统负载与效率。该算法摒弃了完全随机搜索的做法,依据适应度函数中各项权重比例的多寡为导向,定向随机生成染色体中的基因,精简了染色体信息量,大大缩短了系统的运行时间。在管理机制上,引入用户干预,高效处理初始化种群和排除冲突。仿真实验数据证明了该算法的收敛性与高效率。此外,在整个系统设计中,运用了基于容器的容器编程技术,实现了不定数据量的便捷处理。     

远程警戒雷达自动点迹提取算法

目前广泛应用的点迹提取算法都不能很好地解决由于脉冲压缩所引起的距离展宽问题。为此作者在一维质量中心法的基础上提出了二维质量中心法 ,并结合远程警戒雷达的特点 ,设计了简化的峰值搜索算法。分析和仿真结果表明 :该文提出的算法比传统的面积中心法具有更高的估计精度。此外 ,该算法可以实现递推运算 ,占用存储空间少 ,易于工程实现。目前它已应用于某型远程警戒雷达的点迹提取系统中 ,并获得了令人满意的效果     

MAS与启发式算法结合的汽车滚装码头堆场作业调度

基于汽车码头堆场资源调度问题的基本假设,将MAS技术与启发式算法结合,进行分布式汽车码头堆场作业调度研究.首先建立汽车滚装码头堆场作业系统数学模型,通过模型求解确定调拨策略,根据调拨策略制定高效的汽车滚装码头堆场计划以提高堆场利用率.然后采用Anylogic仿真软件对计划制定的策略建立仿真模型,实现多个Agent之间的复杂交互.最后依据某汽车码头运营的历史数据,分析不同策略下以往堆场计划的执行状况,确定新的堆场作业计划,同时建立评价指标以评判设计策略的优劣,为堆场计划的制定提供依据,也为汽车码头合理的运营管理提供支持.通过仿真实验验证了模型的可信性和系统的实用性.     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用

主要分析了图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正等步骤,对车牌字符的识别进行了分析,并对自动识别技术进行了改进。基于图像处理技术设计的机动车辆车牌自动识别系统,在保障交通顺畅运行方面发挥着巨大作用。从实际应用效果看图像处理技术在机动车车牌自动识别技术实际运用中效果良好,具有一定的推广价值。     

考虑翻箱作业时出口箱堆场作业调度优化

基于出口箱的堆场操作实务,考虑堆场起重机取箱作业的现实约束,以作业过程中翻箱次数最少为目标,对堆场作业调度问题进行建模,提出了两阶段混合动态规划算法,将启发式规则嵌入动态规划算法中,以避免出现状态数"组合爆炸"增长的情况.通过仿真算例,并与实际调度规则及现有研究方法所得调度方案进行对比,验证了模型以及优化算法的有效性与实用性.结果表明,所提出的模型和算法可以在较短的求解时间内获得多组装船方案,且其翻箱次数显著降低.     

基于既定词表的彝文自动分词技术研究

自动分词是彝文信息处理中一项不可缺少的基础性工作,彝文信息处理只要涉及到检索、翻译、校对等,就需要以词为基本单位。本文根据彝文的特点,介绍了彝文分词规范与分词词表的设计,提出了实现基于既定词表的彝文自动分词技术的算法选择、系统结构,以及实现流程,而且进行了抽样测试,其分词准确率和速度都比较令人满意。最后结合彝文的特点对实现彝文自动分词的难点进行了分析。