一种解决群进化算法参数设置问题的最优向量法

群进化算法是智能计算领域研究的核心内容,而算法中数值型参数的设置是影响算法搜索效率的重要因素,因此设计解决参数设置问题的方法也是群进化算法研究的重要内容.目前解决参数设置问题的常规统计方法是根据算法搜索的部分结果组成有限样本数据,依据统计最好值个数大小的判定结果来确定最优参数预设值.常规统计方法在有些测试样本数据中很难确定唯一的最优参数预设值.为了解决常规统计方法的缺点,提出了一种最优向量法,该方法可以将任意形式有限样本数据转换为向量,依据向量计算的判定规则进行最优参数预设值的确定.实验结果表明,依据获取的有限样本数据通过最优向量法找到最优参数值,采用该参数值的群进化算法搜索效率相对最优,从而验证了最优向量法的有效性.     

巧解1~∞型极限

本文充分利用等价无穷小量的代换,归纳出1∞未定型极限的几种巧妙方法,与《高等数学》教材中的常用方法相比,这些方法更简洁实用     

一种新闻类WORD格式文件数据抽取算法研究

为了对新闻类信息进行搜索和数据分析,需要从大量保存新闻类信息的WORD文件中进行信息检索．使用人工直接检索WORD文件的方式效率较低,因此,考虑从WORD文件中抽取有用信息来构建新闻信息数据库,然后在数据库中进行数据搜索和新闻数据处理．提出一种新闻类WORD格式文件数据抽取算法,使用该算法从批量新闻类WORD文件中高效...     

美国高校教学内容的变化

美国高等学校的教学内容,战后以来出现了引人注目的变化。科学技术迅速发展并应用于生产,使得专业知识不断更新,自然科学和社会科学各学科间的互相渗透日益明显。美国大学为了避免传统专业陈旧过时,并适应社会上经常变动的职业需求,现在特别注重广博,     

一种大容量数据文件抽取算法的优化研究

数据挖掘过程中,对数据文件进行数据抽取是构建数据仓库的重要过程.目前在抽取大容量数据文件时会出现很多局限性问题,如抽取操作出错、数据量无法自动匹配获取及数据库写入速度较低等.为了解决这些局限性问题,对大容量数据文件抽取算法进行了优化研究,提出并设计了一种大容量数据文件抽取算法.实验结果表明,该算法能够优化常规算法的效率,并具有数据容量自适应抽取及数据库快速写入等特点.