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112.
改革开放以来,我们党以马克思主义唯物史观中生产力决定生产关系的基本原理为基础,用唯物史观基本原则指导社会主义建设,在实践中提出了“生产力标准”、“三个代表”、“以人为本”的科学发展观和“构建和谐社会”等重要思想,这些思想都是唯物史观在我国的科学运用与发展。 相似文献
113.
基于认证协议要求,提出了一个基于活体指纹的用户身份认证协议,并运用BAN逻辑对该协议进行了形式化分析.除形式化分析外,还从安全性和执行效率方面对该协议进行了定性分析,分析表明该协议能够使网络上的双方完成双向认证,有效地抵抗重放攻击,保证认证信息的机密性.并且具有良好的执行效率. 相似文献
114.
针对单个网络商店和单个第三方物流(TPL)形成的服务供需关系,在TPL服务质量约束下构建了一个基于利他属性的网购供应链决策模型,讨论了利他属性对网购供应链系统的影响。首先在分散决策模式下,探讨了系统的均衡解和绩效;然后,分析了集中决策模式下参与者的决策和利益情况,对比分析发现分散决策模式下网络商店和TPL会因利益冲突而使系统决策失衡,从而降低了供应链参与者利润和系统绩效;在此基础上,讨论了在TPL服务质量约束下利他性与系统决策和绩效的关系,结论表明:利他属性的存在有助于改善系统决策和供应链绩效;最后,通过数值分析,进一步揭示了单方参与者具有利他性时的系统决策和绩效的变化规律,以及双方参与者切利他性互动情景下系统决策的变化规律。 相似文献
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116.
蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。 相似文献
117.
以云南省鲁甸县文屏镇为例,在政府指定的地震灾害应急避难所候选场址的基础上,结合基础地理数据和人口分布数据,建立以最短化避难总距离和最小化避难所总容量为目标、不超出最大服务距离和不超过避难所最大容量为约束的多目标模型,采用改进的粒子群算法对其进行解算,并结合地震灾害避难所要求建立综合评价指标,对避难所分配结果进行分析评估.结果表明:共得到12种优化的方案;从安全性角度方案6为最优方案,从收容性角度方案12为最优方案,从成本投入方面方案1为最优方案;综合3个指标考虑方案12为最优方案.各种不同评估方案能为该区域避难所的责任区划分提供一定的理论基础. 相似文献
118.
土体小应变刚度特性的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
土体的小应变刚度在深基坑或隧道开挖等以变形控制为主的工程中是起决定性作用的参数.利用固结仪、应力路径三轴仪和共振柱联合测定江苏常州地区3个典型土层原状土的小应变刚度特性,得到了土体小应变硬化模型(HSS)的相关参数,包括土体的初始剪切模量、模量退化曲线、土体强度参数、加卸载模量等.分析了土体有效应力对土体小应变刚度特性的影响,并对如何选择合适的小应变模型参数提出了初步建议. 相似文献
119.
基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径. 相似文献
120.
从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。 相似文献