基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型

针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题，提出一种融合双向长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合情感分析模型通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练，运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上，并进行特征加权，最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接，由分类器得到相应的情感分类结果在NLPCC SCDL数据集上进行实验，结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f1值和准确度方面优于两个单独的模型     

安卓手机上的健康信息可视化设计与实现

目前国内慢性病患者为2.1亿人,占全国人口的15.7%,其中45岁以上人群平均每5个人中有2个人患有慢性病.尽管存在大量信息说明饮食与疾病间的作用,但是这些信息分散、不系统,并且存在矛盾的情况.该文面向互联网数据,生成符合医学与食品领域知识的关系图,并应用Gephi对食品与疾病的关系图进行可视化设计.由于gexf文件数据量大,故提出按需获取子图算法.最后在安卓手机上实现健康饮食顾问,为民众提供便携式健康饮食顾问服务.