大数据下高校智能资助的技术方案与实施模式研究

文章分析了高校贫困生资助存在的问题,从实践层面提出大数据下高校实施智能资助的优势、技术方案、实施模式与建设对策,并用一个典型案例详细解释大数据下智能资助的可能性与优越性,为高校资助工作的完善提供有价值的参考建议。     

大数据分析的认识特征

随着云计算等巨型、智能化工具的产生,大数据分析在我们的生产和生活中的作用越来越大,大数据分析展现为点状、预测和量化的认知结构。大数据分析虽然是对相关关系的分析,但它是通过对群集现象的搜集、记录和建模而完成的,大数据分析只是人类认知模式中的一种,并且是撇开定性的因果解释的定量分析的一种,它同质性的因果分析一起构成了人类认识方法的两翼,它不可能替代更不可能消解人类认识最为本质的因果解释。不管大数据分析今后何等智能化,它永远是人类操作和控制的计算工具。     

制造服务中服务协作链构建与优化研究

制造服务是制造与服务的融合,是面向制造的服务,并且可进行分解和重构;根据制造服务的特征,以制造企业外协加工制造服务为例,构建了制造服务服务协作链,定义了多元组的服务协作链,利用Petri网建立了五元组服务协作链模型,针对服务协作链优化这一N-P Hard问题,运用贪婪算法选取服务时间作为贪婪因子进行了优化,并进行了实例验证;通过算例验证了服务协作链优化的可行性,结果表明:构建制造服务中的服务协作链以及对服务协作链进行优化可实现制造服务中业务协作优化决策,为实现智能化制造系统奠定坚实基础。     

基于遗传算法建筑高度的优化求解

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

贵州山核桃ISSR-PCR反应体系建立及优化

为建立贵州山核桃ISSR-PCR最佳反应体系,采用单因素试验的方法,对影响ISSR-PCR反应体系的模板DNA浓度、MgCl2浓度、d NTPs浓度、Taq酶用量、引物浓度等各因素进行了研究,确立了贵州山核桃ISSR-PCR的最佳反应体系。结果显示:最优反应体系的模板DNA浓度为40ng/u L、引物浓度为0.3umol/L、Mg2+的浓度2.9mmol/L、酶浓度0.3U、d NTPs浓度0.2mmol/L,退火温度为54℃。建立该反应体系可为贵州山核桃ISSR标记开发、物种分类鉴定、遗传图谱构建等后续分析奠定基础。