不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,根据特征关系讨论了其中的知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵,为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段.     

运用时标网络实现工期成本优化

工期成本优化是网络计划优化的一个重要方面,选择快速、方便的优化方法是进行网络优化过程中首先考虑的问题。本文通过利用时标网络进行工期成本优化可以方便快速地实现优化的目的。     

Web日志挖掘及AprioriAll算法的改进

阐述了利用数据挖掘技术对Web日志进行挖掘的可能性及其重要作用.通过用户维的引入,对已有的Apri-oriAll算法进行了改进,改进后的算法降低了原算法的时空复杂度,特别是在新算法中可以对Web日志数据按用户维进行切片,消除了原算法中的I/O相关性.这不仅使对Web日志数据进行的挖掘活动可以分散地进行,而且使多机连网分布式挖掘成为可能,同时还可以实现对Web日志的增量挖掘和动态挖掘.此外,该改进算法的特殊意义还在于它不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求.     

多设计任务调度的非合作博弈研究

从客户竞争需求的角度出发，以提交的设计任务各自的设计时间最短为调度目标，采用博弈理论，提出并构建了一种面向多设计任务的非合作博弈调度模型．在该调度模型中，设计任务被映射为博弈模型的局中人，与设计子任务集对应的可选设计节点映射为各设计任务的可行方案集，各设计任务的设计完成时间的倒数映射为收益函数，将多设计任务的调度转化为多设计任务调度模型的Nash均衡点来求解问题，并采用遗传算法进行了解算．同时，以6个设计任务验证了该任务调度模型及算法的可行性，为解决多设计任务调度问题提供了一种新的思路．     

中间相碳微球凝胶注模浆料流变性能的研究

以Tween 80为分散剂,制备中间相碳微球(MCMB)凝胶注模浆料.实验结果表明,浆料的流变性能随着固含量的增加,在不同分散剂量的条件下,均存在着相同的固含量临界点,此时浆料的流变性能突然下降;在固含量不变的条件下,随着分散剂Tween 80加入量的增加,浆料的流变性能越来越好,相对每一固含量,浆料的流变性能均存在一个合适的分散剂加入量;真空搅拌获得的浆料的流变性能优于非真空搅拌浆料,每一分散剂量,还对应另一个固含量临界点,超过此临界点,不适宜于用作凝胶注模浆料.分析了流变性变化的原因.     

成都麻羊的生态地理分布及其生态类型

采用实地调查和生态地理比较等方法,研究成都麻羊的生态地理分布及其生态类型.结果表明,成都麻羊2007年存栏数量30多万只,主要分布在东经102°15′～104°30′,北纬30°15′～31°40′范围的生态地区.成都麻羊有两个生态类型,即丘陵型和山地型.两个生态类型的成都麻羊分布地区的自然生态条件、体格大小和生产性能等均有较大差异.丘陵型成都麻羊体格较大,体尺体重、产肉性能和繁殖性能均高于山地型成都麻羊.对两个生态类型的成都麻羊,均需要提高饲养水平和加强本品种选育,进一步提高产肉性能.     

软件人才全程实训培养模式的探索

针对软件行业普遍存在的"企业缺人才","学生就业难"的现实矛盾,在正常教学环节外,通过采用组建虚拟软件开发团队,让学生按角色全程参与软件开发的实训培养模式,解决学生实践能力弱,缺乏工程训练的问题。该培养模式具有针对性强、操作便利等特点,并有一定的创新性,能够提高学生的学习兴趣和教学质量,适应应用型人才的培养。     

一种基于YOLOv5的小样本目标检测模型

深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果，但是相关模型在样本量不足的条件下难以发挥作用，借助小样本学习技术可以解决这一问题。本文提出一种新的小样本目标检测模型。首先，设计了一种特征学习器，由Swin Transformer模块和PANET模块组成，从查询集中提取包含全局信息的多尺度元特征，以检测新的类对象。其次，设计了一种权重调整模块，将支持集转换为一个具有类属性的权重系数，为检测新的类对象调整元特征分布。最后在ImageNet-LOC、PASCAL VOC和COCO三种数据集上进行实验分析，结果表明本文提出的模型在平均精度、平均召回率指标上相对于现有的先进模型都有了显著的提高。