基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

配电网无功集中补偿最佳配置

最佳就地分散利、偿配置原则是以年补偿纯收益（指年节电费用减去设置补偿装置所需费用）最大为最佳方案的目标函数［１］，但此目标函数确定的最佳方案并不一定能使配电网出口功率因数提高到给定水平．本文是对提高配网功率因数达到给定水平为前提来分配无功补偿容量，使配电网总损耗为最小．显然采用本文方法确定补偿容量及其配量方案并不能达到年补偿纯收益为最大的目标．     

基于进化算子的季节时间序列模型

目的对传统季节时间序列模型进行分析研究,提出一种新的季节时间序列模型。方法引入遗传与免疫算子,并结合电力产量序列和航空序列模型进行仿真试验。结果建立了一个新的时间序列模型。结论仿真试验结果证明了基于进化算子的季节时间序列模型是一种操作简便、易于实现的有效模型。     

基于图像处理与神经网络的岩石组构识别

针对岩石薄片组构鉴定的复杂性问题,基于岩石薄片数字图像的数值分析,提出一个自动进行岩石组构识别分类的系统方法:使用图像处理技术对岩石薄片的灰度数字图像进行特征提取,将其作为神经网络的输入,网络输出是图像对应的岩石组构类别;使用来自鄂尔多斯盆地苏里格地区的100幅岩石薄片图像进行实验,神经网络的训练集、验证集和测试集随机分为70、15和15幅图像,测试结果表明自动识别岩石组构的正确率达93.3％.该方法对于地学问题具有较好的综合判别能力,可以快速和准确地进行岩石组构识别.     

一种混合遗传算法在云计算负载均衡中的应用研究

遗传算法(GA)被广泛用于解决科学与工程中的复杂问题,然而传统的GA在求解高维函数优化问题时存在很多限制因素,因此无法在云计算中直接应用.提出了一种多智能体与遗传算法混合的多Agent遗传算法(MAGA).首先论证了MAGA较传统GA的优越之处,然后采用MAGA建立了基于虚拟化资源管理的负载均衡模型,解决云计算中的负载均衡问题.与Min_min策略对比实验结果表明,多Agent遗传算法能够达到更加优越的负载均衡效果.     

基于深度信念网络的岩石粒度分类

为提高地质研究中石粒度分析的识别精度,提出一种基于深度信念网络的分类方法,该方法通过深度信念网络模型自动提取图像特征、构建分类器,实现基于薄片图像的岩石粒度自动识别。使用来自鄂尔多斯某油田区域的4 800张岩石图像对深度信念网络进行训练,用其中1 200张岩石图像测试模型的准确性达到了94.75%。理论与实验综合分析结果表明,使用深度信念网络对岩石图像进行粒度分类能够得到更加准确、高效的分类结果。     

Seasonal Time Series Analysis Based on Genetic Algorithm

Pattern discovery from the seasonal time-series is of importance. Traditionally, most of the algorithms of pattern discovery in time series are similar. A novel mode of time series is proposed which integrates the Genetic Algorithm （GA） for the actual problem. The experiments on the electric power yield sequence models show that this algorithm is practicable and effective.     

滑坡灾害重复治理前后的稳定性对比分析

向家坡滑坡是一个具有多层滑面的组合式滑坡,滑面由浅层滑面、中层滑面和深层滑面组成.针对该滑坡受到不良地质情况和大气降雨等因素的影响,经过3次治理后并未取得良好效果的情况,拟对该滑坡进行第4次治理.在密切监测滑坡滑移的情况下,采用ABAQUS非线性有限元程序对滑坡体前3次治理与第4次治理效果进行三维数值模拟计算对比分析,得出数值模拟结果与监测结果符合很好.