代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.     

含二次隶属函数的模糊二次规划模型求解

基于一种新定义的可调节二次隶属函数,研究了一类带有模糊资源约束的模糊二次规划模型,同时给出了两种相应的求解方法—扩展的Zimmermann算法和扩展的参数规划法。实例表明,两类方法均有一定的合理性和有效性。     

基于复杂属性商品的混合协同过滤推荐模型

协同过滤作为应用最广、研究最多的推荐算法,但依旧面临数据稀疏性、冷启动、数据质量差等固有问题,同时也鲜有研究者从实用角度基于商品性价比方面提高预测精确度.为此,本文综合考虑用户主观评分和商品客观评分,并在此基础上结合情境预过滤、社会网络理论以及专家意见提出了一种混合协同过滤推荐模型,在一定程度上缓解了上述缺点.并通过真实网上汽车销售数据实验,表明该模型相对传统协同过滤具有更高的预测精度,更适用于具有复杂属性的商品.     

一种铜电解生产过程的多目标量子粒子群优化

为解决铜电解生产过程能耗高的问题,采用机理和辨识混合建模方法建立铜电解过程多目标优化模型。针对量子粒子群算法求解多目标优化问题存在的多样性差、分布不均甚至局部收敛的问题,提出了一种基于信息熵和混沌变异的改进多目标量子粒子群算法,对测试函数的计算结果表明所提出算法在求解分布性方面要明显优于其他经典算法。利用改进算法在给定电价和分时电价情况下进行铜电解过程多目标优化仿真,获得了生产工艺参数的最优组合,有效的降低能耗,为电解铜的生产过程优化提供了详细的指导和理论依据。     

洛阳历史与洛阳文化摭说(上)

洛阳历史源远流长,洛阳文化灿烂辉煌。从一定意义上说,一部洛阳史就是一部中国史的缩影,河洛文化就是中华民族传统文化的集中代表。河洛文化内容繁多,归纳出"洛阳历史与文化的十大要点(或十大亮点)":天下之中;文明原点;文化根脉;民族圣地;多姓源头;千年帝都;丝路起点;运河中心;客闽祖地;牡丹花城。     

井巷挖掘装载机工作机构多体动力学仿真

采用多体动力学仿真的方法,利用Adams软件对某型号井巷挖掘装载机工作机构进行运动学仿真。计算获得了挖掘装载机最大挖掘高度2.78m,最大挖掘深度1.70m,最远挖掘半径2.11m,最大回转范围(-46.12°,+45.89°)。对工作机构关键铰链进行仿真受力分析,得到各铰接点的受力极值,可为挖掘装载机工作机构的设计提供参考的依据,为进一步研究挖掘装载机的装载效率及最优挖掘曲线奠定了理论基础。     

突发事件下服务供应链期权与现货市场组合采购决策

以服务供应链为研究对象,首先构建其各决策主体在期权与现货市场融合的情况下的基本决策模型,求得服务集成商的组合采购决策,并通过为服务供应商制定合适的期权价格机制实现供应链整体利润最大化。然后将基本模型扩展到突发事件下,分析采购决策的改变,再次运用应急期权价格机制实现供应链的重新协调。     

井下车用零件多裂纹扩展的时变可靠性分析

针对工程中井下车用零件的多裂纹损伤问题，通过扭转疲劳试验模拟了车用零件中传动轴的疲劳损伤，并应用长焦显微镜与照相机相结合的测量法对零件一定疲劳循环次数后的表面裂纹进行了测量统计，同时以Paris模型及剩余强度估算模型对统计数据进行处理，得到了剩余强度.再应用所建立的时变可靠性数学模型，求取了零件时变强度的漂移率及波动率，并最终得出了该零件在一定疲劳循环后的可靠度.该方法从实际应用上解决了时变理论对零部件时变强度的动态检测问题，将时变理论向工程化应用推进一步，具有良好的应用前景.     

g支配策略的MOEA/D算法求解多目标流水车间调度问题

采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进，提出g支配策略的MOEA/D算法（g-MOEA/D）. 将g支配思想与MOEA/D算法有效结合，生成适应决策者DM偏好的有效解的集合，来代替整个Pareto解集或单个有效解，加速种群的收敛性，提高种群的均匀性. 通过仿真实验对比分析g-MOEA/D算法与MOEA/D算法的性能，结果表明，g支配策略的MOEA/D算法所得解集整体性能更优.