延迟反应信息影响下的修正多路径分配法

对行驶者的一种特殊的路径选择行为进行研究,提出了延迟反应信息及其影响区的定义.通过分析延迟反应信息影响下行驶者出行路径选择规律,对传统多路径交通分配方法进行了修正.重点对修正分配法中的几个关键问题,如延迟反应信息的影响区域的描述及二次路径选择起点的确定方法、多个延迟反应信息源间的联系以及它们对分配过程的影响的处理、二次分配过程的控制方法等,进行了详细讨论,最终给出新的多路径分配算法及算例,为交通影响分析、城市道路交通管理方案的制定以及交通规划等工作提供决策依据.     

基于机器学习的智能防火墙设计

在防火墙中实现了一个学习模块,并对攻击以及正常网络数据进行收集分析,然后选择属性良好的网络数据作为训练样本,进行了决策树的ID3算法实现.通过这一学习模块的加入,使得防火墙可以对新的流入数据进行判断和学习,从而向智能化方向发展.     

改进的灰狼算法在电动汽车充电调度中的应用

针对灰狼优化算法(grey wolf opotimizer, GWO)易早熟收敛和陷入局部最优的缺点,提出一种基于精英反向学习的改进灰狼算法(grey wolf optimizer based on particle swarm optimizer, PSO-GWO)。首先,利用精英反向学习机制初始化种群,使种群保持多样性;然后提出一种非线性控制因子策略,增加算法的搜索能力,提高算法的收敛速度;最后基于差分进化和粒子群思想更新了位置方程,从而提升算法的收敛性能。采取10个基准测试函数将本文提出的改进算法与差分进化算法、粒子群算法、传统灰狼算法、其他学者提出的改进灰狼优化算法进行对比。实验结果表明,本文提出的算法与其他算法相比,在求解多峰函数问题上效果显著,可以搜索到最优解0,同时求解最优非0解函数的效果也体现地较优越;同时运用改进的算法在实际电动汽车充电调度上进行了对比分析,发现也取得了不错的效果。     

硼氢化立体选择性还原制备拉米夫定的研究

在对核苷类抗病毒药物拉米夫定的制备进行文献综述的基础上,提出一条立体选择硼氢化还原的合成路线合成了拉米夫定．反应中形成的六元环过渡态结构有效抑制消旋化,使得反应过程工艺简单,产品纯度好,收率高,完全符合作为原料药的使用要求．     

考虑信息成本的委托资产组合管理合同研究

在管理者获取信息存在成本的前提下研究了基于相对缋效的线性报酬结构对管理者资产组合选择．的影响覆其激励作用，建立基于基准组合的投资者与管理者之间的委托代理模型，分析当投资者向管理者提供基于基准组合的线性合同时管理者和投资者之间的风险收益最优分享规则。     

γ射线对大蒜的诱变效应

用γ射线处理三个大蒜品种的鳞茎,VM_1代出苗率及植株存活率降低,生长发育受阻,抽苔率降低,鳞茎变小,并出现形态学畸变,VM_1代主要表现为辐射损伤,不宜进行突变性状选择;VM_2代仍有较严重的辐射损伤,开始出现纯合突变,性状变异范围扩大、变异度增大,抽苔期及质量性状选择可在VM_2进行,但不宜进行株高突变及高产变异类型的选择;VM_3代开始出现鳞茎数量性状有益突变,可以进行高产突变类型选择。     

褐翅鸦鹃春季生境选择初步研究

2012年2～4月,对广西宜州市的褐翅鸦鹃(Centropussinensis)生境选择进行了初步研究.共测量了70个20 m×20 m样方11个生态因子,对照样方88个,运用频次分析表明:褐翅鸦鹃选择利用郁闭度良好,避风性良好,水源距离10～100 m,乔木密度4～40株,灌木密度10～100株,乔木距离<1 m,灌木距离>1 m,树径<0.4 m,人为干扰距离10～100 m,食物丰富的生境.主成分分析结果表明,前4个主成分的选择特征值均大于1,其累计贡献率达70.342%,影响春季生境选择的主要因子为隐蔽性因子,次要因子是安全性和地理性因子、食物和水源因子和干扰性因子.减少人类活动对鸟类生境的破坏是促进褐翅鸦鹃种群数量和分布增加的重要途径.     

企业动态联盟的伙伴选择

提出了快速高效的企业动态联盟合作伙伴的二阶段选择法,即基于跟踪评价的伙伴初选和基于多目标决策的最优投标方案的精选,并以实例说明该方法的有效性     

混沌时间序列的自适应正交小波神经网络预测

针对非线性混沌时间序列预测问题,提出一种基于正交小波神经网络的自适应预测算法.根据来自非线性序列模型的期望输入输出数据,利用小波框架理论建立初始的小波神经网络.采用正交化逐步选择方法对于初始小波神经网络进行结构优化,从而建立最精简的网络模型.同时引入在线学习算法在线修改网络权值和小波神经元的参数,从而提高模型的自适应能力和泛化能力.通过对时滞Mackey-Glass超时间序列和时变Lorenz混沌序列的预测,证明了算法的有效性.     

网页文本分类中的特征选择研究

由于超链接语言结构本身所提供的信息,网页分类问题不同于一般的文本分类。本文分析了网页内部特征,并在1000篇网页规模语料库的基础上,通过试验对比了三种特征选择方法对高维特征向量空间进行降维的效果。文章还提出了一种新方法,根据特征项所处的位置赋予不同权重的方法,实验表明这种由文本结构导出的权重计算方法能够取得很好的分类效果。