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针对一类多队列航班离场排序问题,首先建立了一种以起飞时间最少为目标函数的优化模型,然后根据模型特点设计了一种符号编码遗传算法,并给出了该算法的具体实现算子。最后,对具体问题进行了仿真求解,结果表明,文中的方法能够有效地缩减总体起飞时间,对空中交通流量管理特别是机场管理有参考价值。  相似文献   
2.
针对现有的敏感信息识别是基于敏感关键词匹配方式判断的,准确度不是很高,且具有较高的误检率等问题,提出了敏感关键词与情感极性协同分析的敏感信息识别方法。在真实数据集上,利用监督学习的方式对微博的情感极性进行了度量,得到具体的情感极度,并将文本分为正情感极性和负情感极性两类。通过定义色情、暴力、违禁、邪教、反动等5大类2 639个敏感关键词和在数据集里面所呈现的Zipf分布特性,发现含有负情感极性的微博内容具有较高的敏感性,由此深入研究了敏感关键词对情感极性的动力因素,构建了含有情感极性因素的敏感度模型,提出了敏感信息的判别方法,敏感信息检测的准确率由传统方法的31.25%提高到了58.75%,召回率则由95%提升到96%,综合指标F值从47.0%提升到了72.3%。  相似文献   
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