求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法

为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.     

中国西北植物调查所的创建、发展及其历史贡献

国立北平研究院植物学研究所与西北农林专科学校合组的中国西北植物调查所是西北地区最早的生物学研究机构,通过对历史档案和文献资料的挖掘,系统考察了其创建背景、发展过程和历史贡献。西北植物调查所的创建不仅开启了一种战时国立科研院所与地方高校开展合作研究的新机制,更是在传承和发展北平研究院的法国科研特色的基础上,树立了立足西北、融汇世界的科学研究理念,从而大大推动和提升了西北农林高等教育的水平。     

基于自注意力机制的冗长商品名称精简方法

大部分电子商务网站为了吸引用户的关注,通常将商品的很多属性也纳入到商品名称中,使得商品名称中包括了冗余的信息,并产生不一致性.为解决这一的问题,提出了一个基于自注意力机制的商品名称精简模型,并针对自注意力机制网络无法直接捕捉商品名称序列特征的问题,利用门控循环单元的时序特性对自注意力机制进行了时序增强,以较小的计算代价换取了商品命名精简任务整体性能的提升.在公开商品短标题数据集LESD4EC的基础上,构造了商品名称精简数据集LESD4EC_L和LESD4EC_S,并进行了模型验证.一系列的实验结果表明本,所提出的自注意力机制冗长商品名称精简方法相对于其他商品名称精简方法在效果上有较大的提升.     

图和补图的无号拉普拉斯谱半径之和的 2个新上界

图G=(V,E)为n阶有限图,A和D分别表示图G的邻接矩阵及度矩阵。R=D+A称为图G的无号拉普拉斯矩阵。利用代数方法和微积分中函数极值条件,对图和补图的无号拉普拉斯谱半径之和的上界进行了估计,得出了2个新的上界。     

氧化锌基薄膜的制备及其光学性质的研究现状

ZnO作为制造高效率短波长发光和激光器件的理想材料,在磁学和电学等方面已经取得了巨大的研究进展,但是在掺杂状态对调控ZnO薄膜的发光行为方面至今鲜有报道。介绍了ZnO薄膜材料的基本结构和特性,综述了ZnO基薄膜的制备技术及其优缺点。此外,借助紫外发光和可见发光这两种发光机制,探讨了Co、Sn单掺及Co、Sn共掺ZnO薄膜的可见光发光特性,同时指出掺杂元素和掺杂量对薄膜能带结构的影响。最后,对ZnO基薄膜材料的应用工作和今后的发展方向进行了展望。     

基于深度学习的网络流量分类识别研究

目前互联网上会存在海量的网络流量数据信息,这些海量的网络流量数据信息还未得到充分性的利用,如果有效的采取一些必要的方法或者手段,分析整个的网络流量挖掘信息对于后期的网络发展趋势,挖掘网络当中所存在的异常状态并且有采取针对性的措施,这对于后期的网络应急响应能力的增强、抵御网络不法攻击行为、快速的维护网络空间安全等方面都具有非常重大的价值及意义.本文基于网络流量识别的基本需求,分析了深度学习经典模型-CNN的基本原理,在此基础上将原始流量进行分层处理,并建立了基于注意力机制的改进的CNN算法的网络流量识别模型,最后在国际标准数据集上进行仿真分析.实验测试结果表明,该模型可以实现对各类网络流量有效识别.     

机构改革中合肥基层应急管理机制研究

突发事件一般发生在基层,发生在群众的身边,事关生命财产安全。从应急管理的理论和实践来看,必须提高基层的应急管理工作能力和水平。研究以合肥市为例,试图探索破解乡镇(街道)应急管理工作问题,助力"人民群众对美好生活的向往"。目前基层应急管理工作存在有应急机构设置不统一、干群思想认识不清晰、应急工作职责不明确、应急准备工作不到位、应急主体能力不够强等问题。解决基层应急管理问题的整体性治理策略是:推进标准化建设,编制《基层应急管理工作标准化指导手册》。具体为全面认识应急管理工作、落实应急管理首长负责制、明确应急管理机构和职能、有序开展分类分级的培训、积极开展风险隐患排查、预案编制与演练工作、加强社会动员、创新宣传教育方式、制定奖惩制度、加快示范点建设以及做好总结评比工作。     

基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。