改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于机械对称性的夹具对称性及应用

在总结机械对称性理论体系的基础上,对将其应用到夹具领域进行了探索,提出了由夹具结构对称性、原理对称性、功能对称性和时空对称性组成的夹具对称性概念体系及层次结构.给出了各种夹具对称性的定义,并用实际例子说明了它们在夹具系统的存在和作用原理.探讨了夹具对称性在夹具系统的应用思路与方法,特别研究了将夹具功能对称性应用到夹具设计问题,建立了夹具功能模型和夹具功能集及夹具结构集,给出了从夹具功能出发获得夹具结构的算法,为计算机辅助夹具设计提供了又一条可行的有效途径.     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.     

关于五行理论数学模型的参数反演

本文研究了关于五行理论数学模型的参数反演问题,并给出了求解此类问题的信赖域算法,最后给出了相关的数值算例模拟验证了此算法的有效性。     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.     

艾拉姆咖分布的Pearson-χ~2距离及其渐近性

论文首先给出Pearson-χ2距离、Pearson-χ2最大距离及平均距离的定义;然后对艾拉姆咖分布进行了研究,给出了艾拉姆咖分布Pearson-χ2距离、Pearson-χ2最大距离的定义、性质及其表达式,以及Pearson-χ2平均距离的性质及其表达式,最后讨论了艾拉姆咖分布Pearson-χ2的密度差异及其渐近性.     

2013年白银市食源性疾病监测分析

根据白银市食源性疾病哨点医院主动监测结果分析,了解食源性疾病的现状和发生规律。收集食源性疾病哨点医院主动监测的发病数据,进行统计分析。白银市5~8月为食源性疾病高发期;临床表现中15.19%的患者出现发热症状,24.84%的患者有恶心、呕吐症状,出现腹痛腹泻的病例61.87%;原因食品分布中,肉与肉制品引起的食源性疾病占18.61%,水果引起的占16.56%;发患群中,男性占62.38%,女性占37.78%;从就诊年龄分析,10岁以下儿童为高发人群;应进一步加强食源性疾病主动监测工作,提高公众卫生防病意识,防止食源性疾病的发生。     

基于公钥密码体制RSA算法的注册码生成器

采用公钥密码体制RSA算法开发基于RSA的注册码生成器,首先对计算机主机ID生成一个数字签名作为软件注册码,软件运行时再对数字签名进行验证来判断软件的合法性,然后向用户提供软件注册码并发放软件使用权.该注册码生成器可应用于各类应用软件如杀毒软件、操作系统软件、办公软件等,防止软件网上发售或应用过程中被第三方破解而被盗版,这种加密方式能有效地保护软件版权,实用价值较高,能产生一定的经济效益,具有广阔的应用前景.     

基于KL变换与BP神经网络的农田害虫识别算法

KL变换是一种降低维度的算法,BP神经网络是一种智能识别算法,农田害虫的训练需要一个庞大的害虫图片库,面对巨大的图片库,如果使用高清的数码照片训练,是对计算机性能的巨大挑战,所以将KL正交变换用于降低维度,最大限度地在提高计算机性能的基础上维持神经网络的识别率。