从救灾体制方面看宋朝社会内部 "相对稳定性"的原因

宋朝政府完备的救灾体制,以及及时、高效的救灾措施,是形成其三百余年统治,保持社会内部相对稳定性的重要原因之一.     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

基于蚁群聚类的智能优化算法及应用

为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空间问题上表现了良好的性能。该结果对银行制定市场策略上提供了良好的参考价值。     

基于粗糙集的供应商评价选择

针对传统的供应商评价选择方法不能有效处理不完备数据信息、没有充分利用以前的评价结果等不足之处, 将粗糙集理论中的规则提取技术和知识库构造技术应用到供应商的评价选择方法之中,依据供应商综合评价指标体系的设置原则,建立了相应的供应商综合评价指标体系,按照数据获取、初始决策表构建、数据预处理、建立区分矩阵、构造区分函数、属性约简、决策规则获取、值约简、最优决策规则获取、知识库构造、供应商分类的处理过程建立了基于粗糙集的供应商评价选择模型.最后以某企业的供应商数据为例进行了实证分析,通过模型得到的决策规则是合理性的,证明模型的有效性和可行性     

“链”式教学模式下的OOA/D课程教学尝试

面向对象分析与设计(OOA/D)是高等院校软件工程专业的一门核心课,本文首先分析了当前该门课程的教学现状,指出其存在的弊端;其次给出了"链"式教学模式的思想理念及理论基础,进而提出了在这一模式下展开全新的OOA/D课程教学的实施方案;最后通过教学反馈得知该方案明显地提高了教学效果,是一种积极有效的教学尝试。     

基于域变换函数和距离函数时间序列相似性概念体系

分析了域、变换函数和距离函数对相似性研究的影响,给出了具体的基于域、变换函数和距离函数的时间序列相似性概念体系,很好的解决了相似性概念的问题。同时,在相似性问题的研究策略上结合给出的相似性概念确定了"自底向上"的研究方式,为时间序列相似性研究工作的系统开展指明了方向。     

基于混合兴趣主题模型的推荐方法

针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布（PA-LDA）的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布（P-LDA）模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主题的概率分布,综合考虑主题和项目内容词对兴趣的影响进行参数估计建模,得到用户对目标项目的兴趣评价。PA-LDA使用领域潜在狄利克雷分布（A-LDA）得到领域对项目目标的兴趣评价,混合两类兴趣评价,使用top-k方法推荐目标项目。在EdX和GCSE两组真实数据集上进行实验,验证方法的有效性和准确性。研究结果表明：PA-LDA可以有效解释用户兴趣和领域兴趣对项目推荐的作用原理,实现多维领域推荐的兴趣特征捕捉,提升推荐的适应性与准确性。     

动态时空异常感知的相关滤波目标跟踪算法

针对背景感知算法未与目标的时空域特性建立联系,以及无法准确处理遮挡、形变等异常跟踪情况的问题,提出了能够动态感知时空异常的目标跟踪算法。在相关滤波器训练过程中引入动态空间正则项,使其与样本的时空域特性建立联系;结合响应图的峰值唯一性和锐利信息,提出异常感知方法;利用历史滤波器具有不同置信度的特点以及目标在时域中的连续性,通过异常感知方法自适应选择高置信度的历史滤波器作为时间正则化的参考模板,降低滤波器退化的风险。在OTB50、OTB100和TC128测试基准上进行仿真实验,该算法能够适应外观变化、画面杂乱等复杂条件下的跟踪任务,具有较强的鲁棒性和实用性。