基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

基于DEA和聚类分析的安徽省区域投资有效性的综合评价

随着产业不断深化改革,区域投资有效性更能反映经济的实际增长。研究了安徽省2009-2017年以及2017年各市的区域投资有效性情况。从投入与产出的角度出发,使用MAXDEA软件计算各年以及各市的得分,得到安徽省区域投资有效性逐年增长的结论,其中投资有效性较好的地区有:芜湖、铜陵、合肥。使用聚类分析的方法将16个地级市聚为5类,进一步探讨安徽省区域投资有效性情况。最终得到安徽省区域投资有效性的情况分布不均匀、产业经济需要深化改革的结论,并给出相关建议。     

面向高校大学生的时间共享平台的设计

为了提高学校和区域教学资源的利用率,提出构建面向高校大学生的时间共享平台.通过走访调研,结合共享经济理念,综合考虑社会需求,加入积分奖励手段、需求匹配环节进行设计,并给出了具体的设计过程,分析了该平台的创新和不足之处.通过时间共享平台形成了不同区域资源共享互补的机制,缓解了某些方面社会资源不平衡的状况,提供了一种新型的社会公益方式.     

众创空间空间分布的关联性与影响因素研究

众创空间作为创客活动的物理层面的载体,其发展受到空间因素的影响。为研究我国众创空间区域分布格局特征与影响因素,研究以1977家国家级众创空间为样本,使用Geoda95i软件绘制了四分位分布图,计算了全局Moran指数和局部Moran指数,使用多元统计方法分析了众创空间区域分布的影响因素,得出以下结论:第一,众创空间空间分布存在正的空间相关关系,呈现出一定的集聚效应;第二,不同区域空间溢出效应存在较大差异,依据各省份Moran指数和相邻省份Moran指数平均值,可将31个省份划分为众创空间的"高地""洼地""贫瘠地"和"孤岛"4种类型;第三,经济层面的GDP和技术层面的有效专利指标是推动省域众创空间发展的重要动力,政策层面因素对省域众创空间发展影响并不明显;第四,各省市众创空间建设应考虑到经济发展水平以避免盲目发展,应加强区域协同以提升溢出效应。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

聚羧酸减水剂对磷酸镁水泥性能的影响

以重烧氧化镁和磷酸二氢铵为主要原料,以硼砂为缓凝剂,加入聚羧酸减水剂(PCE)制备磷酸镁水泥(MPC),研究PCE的加入量对MPC的凝结时间、流动度、强度及软化系数的影响.并采用X射线衍射(XRD)分析MPC体系中的物相组成,利用Topas 6.0软件中的Rietveld方法定量分析MPC物相含量,用场发射扫描电镜(SEM)分析其微观形貌.实验表明,随着PCE加入量的增加,MPC流动度、凝结时间以及早期强度都呈现先上升后下降的趋势.当PCE加入量为4％时,MPC流动度达到248 mm,终凝时间为15 min,1.5 h强度达到36.4 MPa,28 d强度达到108.5 MPa,浸水28d后软化系数为0.91.浸水超过94 d后,MPC强度均明显下降,试样表面析出白色晶体,造成表面层结构疏松,但加入4％PCE的试样内部结构较致密,因此强度损失率较低.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。