基于AHP与云模型的水电建设项目评价

由于水电建设工程量巨大,专业技术资质要求高,多家企业共同合作参与建设是水电建设项目的一个通用形式。而合作企业的实力强弱,目前尚无合理的评价方法。通过层次分析法确定评价指标权重,利用云模型实现用自然语言值定量表示定性概念,提出一种基于AHP与云模型结合的水电建设项目评价方法,并通过实例验证,结果表明本文方法可以针对不同情况分别做出评价,更为客观合理。     

安徽省物流业与对外贸易关系的实证研究

长三角是我国物流业与对外贸易经济发展的核心地区之一,安徽省作为长三角四省市之一,在物流与对外贸易发展中与江浙沪地区存在差异.选取2001～2019年安徽省货物周转量、物流网络里程与进出口总额,通过Eviews统计软件建立VAR模型,研究安徽省物流业发展与对外贸易的关系.结果显示,安徽省物流业发展与对外贸易增长之间存在着长期稳定的均衡关系,物流网络里程和货物周转量对进出口总额的贡献率一直保持着持续增加的状态,并且物流网络里程的冲击对进出口总额的贡献率要比货物周转量的贡献率要大.     

大学生小组合作学习及“关键能力”的培养

在推行多年教改和素质教育后,大学教学已有较大改观,但传统教学模式依然盛行。为了落实学生在教学活动中的主体地位,建立了以小组合作学习为核心的教学模式,依据加德纳多元智能理论中的人际交往智能的维度进行能力分类,选取四种关键能力指标。通过对C语言课程进行小组合作学习实例验证,结合灰色理论模型中的关联度进行分析,并根据小组合作学习模式出现的一些问题给出相关建议。     

任务优先满足和绩效奖励的重叠联盟效用分配

效用分配是联盟形成中的一个难点问题,合理的效用划分方式有利于联盟的形成与稳定.针对重叠联盟中一个Agent可以参与多个任务的复杂情形,提出了任务优先满足的任务分派方法.当新的Agent成员加入到联盟中时,任务分派时对原有联盟成员给予绩效奖励,然后根据任务分派情况进行效用划分,最后通过实例与已有的效用分配策略进行了对比分...     

一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究

为了从海量的信息资源库中进行析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识,从数据挖掘技术的研究入手,对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,在此基础上分析和探讨了Apriori Mend算法,并给出了该算法的实现思想和步骤,同时通过实例说明了算法的执行过程,该算法提高了原算法的效率.     

基于粗糙集与KNN的Web文本分类的研究

为了从海量的信息资源库中快速、准确地进行分类并提取出有用的信息,提出了一种基于粗糙集和KNN混合的Web文本分类模型。利用粗糙集的属性约简理论降低了文本分类过程中的向量维数,使用一种基于分明矩阵的属性约简算法,特征选择过程采用互信息量计算方法,并对该混合算法进行了实验,同时结合传统的KNN方法对该混合算法进行比较,验证该算法的可行性。     

J2EE框架下高校教材管理系统的设计研究

为了改善当前许多高校教材管理工作的现状,提高管理人员的工作效率,阐述了构建高校教材系统的必要性和可行性,采用了J2EE的框架形式,并重点介绍了系统的业务过程、数据流程、体系结构和实施,使教材管理工作实现了科学化、网络化,对高校提高教务管理的工作效率和质量具有较大的促进作用.     

基于聚类-重心法和CFLP法的两级物流配送中心选址

为了确保物流配送中心选址的合理性,节约配送里程,降低配送的费用成本,将聚类-重心法和CFLP（Capacitated Facility Location Problem）模型结合起来来对城市的物流配送中心选址进行研究。首先,用最短距离聚类法进行配送区域划分;其次,通过CFLP模型结合聚类结果,以物流配送成本费用最小化原则选出二级物流配送中心;再次,分别对二级物流配送中心和城市中所有的区域物流配送中心使用重心法求出2个一级物流配送中心的坐标;最后,分别计算出2个一级配送中心的配送总距离和配送总费用,并进行对比分析。结果表明：选择通过对二级物流配送中心使用重心法求出的一级物流配送中心作为最终一级物流配送中心最为合理。该方法能应用到两级物流的配送中心选址过程中。     

强调显著性区域的铅笔画生成算法

将自然图像转换成铅笔画是近年来非真实感绘制技术的一个热点,然而现有的铅笔画生成算法总是致力于将原图中所有细节都展现出来,忽视了非真实感绘制强调突出主体这一特点。为解决这个问题,利用显著性区域提取技术提取主体,将原图划分为显著区域与背景区域,根据不同区域设置不同的线条、纹理与颜色,以达到突出主体的目的。得到了更为符合非真实感绘制定义的铅笔画,线条与纹理十分接近手绘风格,输出图分辨率较高,同时对噪声有较强的抵抗能力。