基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题，利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性，并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法，选用GAG1启发式算法，并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

河南大学学报(自然科学版)2014年1～6期总目录

正~~     

视频流媒体中源端基本层最佳速率确定算法

精细可扩展(fine grained scalable, FGS)编码是网络视频流行的编码技术之一. 采用FGS编码时, 基本层的速率选择需要在受益客户数量和视频编码效率之间进行折中. 为此, 本文提出了一个源端基本层最佳速率确定算法, 以最大化所有客户的观感体验. 论文首先提出了一个通过实验和曲线拟合建立 R-Q (Rate-Quality)函数曲线的方法, 在此基础上给出了缩小最佳基本层速率搜索空间的定理, 并针对单序列和多序列的不同特点和不问题复杂度, 提出了不同的算法. 针对单视频序化问题, 提出了改进的FGSOPT_N算法, 算法只用到了序列的R-Q函数曲线; 针对多视频序列问题是NP困难问题的实际, 提出了改进的定界MFGSOPT_N算法和改进的贪婪算法MFGS_N以确保找到最优基本层速率, 减少算法运行时间. 针对每种算法, 给出了实例进行算法效果的演示和对比. 结果显示提出的算法能可靠找到最优基本层速率.     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

基于IGS方法的最佳分类数研究*

针对选择Gap Statistic(GS)方法估计聚类数能够得到数据集的粗略分类,但不能进一步对数据集进行细分类这一问题,对GS方法进行改进;将Gap统计量引入到ISODATA算法中,提出了IGS模型;实证表明,IGS模型不仅可以实现数据的细分类,而且通过IGS模型估计数据集的最佳分类数准确率明显高于原GS模型。     

障碍物下辅助力导引IWD优化传感器部署策略

为进一步提升传感器节点部署算法性能,提出基于智能水滴优化(Intelligent water drop algorithm,IWD)辅助力导引的传感器节点部署算法.首先,对障碍物存在情况下的结构模型进行设计,给出该模型的路径损耗指数和通信半径的计算策略,同时对传感器节点IWD优化部署策略进行流程设计;其次,为增强传统IWD算法性能,采用辅助力导引方式对传统IWD进化泥土参数更新进行重新设计,增强泥土更新后水滴多样性保持效果,从而实现算法性能提升;最后,利用MATLAB制作了大小为60m×70m,规模为100组节点,包含障碍物4个的仿真算例,并选取标准IWD优化策略和差分进化算法作为对比算法,对所提算法在传感器节点部署上的覆盖率和效率优势进行验证.     

单元化三级装卸搬运作业链集成优化的三层进化算法

传统物流作业调度主要对单级或两级之间的协调问题进行建模和求解，缺乏对物流作业多级特征的考虑. 针对物流装卸搬运多级作业链的复杂性，以批量作业完成时间为目标，研究单元化“装卸，搬运，装卸” 三级作业链的集成调度优化作业问题，并在此基础上提出解决三级协调与集成优化问题的三层嵌套进化算法. 通过算例仿真及其分析可得目标值和求解时间会随着问题规模扩大呈多项式曲线增长以及搬运级是三级装卸搬运效率的瓶颈环节，最后分析了其原因并提出相应解决方案.     

System deployment optimization in architecture design

Optimization of architecture design has recently drawn research interest. System deployment optimization （SDO） refers to the process of optimizing systems that are being deployed to activi- ties. This paper first formulates a mathematical model to theorize and operationalize the SDO problem and then identifies optimal so- lutions to solve the SDO problem. In the solutions, the success rate of the combat task is maximized, whereas the execution time of the task and the cost of changes in the system structure are mini- mized. The presented optimized algorithm generates an optimal solution without the need to check the entire search space. A novel method is finally proposed based on the combination of heuristic method and genetic algorithm （HGA）, as well as the combination of heuristic method and particle swarm optimization （HPSO）. Experi- ment results show that the HPSO method generates solutions faster than particle swarm optimization （PSO） and genetic algo- rithm （GA） in terms of execution time and performs more efficiently than the heuristic method in terms of determining the best solution.     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

基于神经网络的喹诺酮羧酸类衍生物活性研究

喹诺酮类衍生物具有较好的抗菌杀菌能力及抗肿瘤活性,已广泛应用于感染性疾病的治疗。为了研究喹诺酮羧酸类衍生物的活性与分子结构两者之间的定量结构及活性关系(QSAR),基于分子的空间邻接矩阵,使用程序计算了48个喹诺酮羧酸类衍生物的电性拓扑状态指数和电性距离矢量,优化筛选了电性拓扑状态指数的E_1,E_8和电性距离矢量的,M_(26),M_(32),M_(36),M_(81)共6种参数,建立了这些分子的活性与E_1,E_8,M_(26),M_(32),M_(36)和M_(81)共6种参数的多元回归定量构效关系模型。将筛选得到的6种结构参数作为神经网络法的输入层节点,采用6-4-1的网络结构,建立了相对预测精度较高、稳定性较好的神经网络QSAR模型,所得预测活性模型的总相关系数R为0. 992 5,利用所建模型计算得到的喹诺酮羧酸类衍生物活性预测值与相关实验值的相对平均误差仅为0. 87%,两者非常吻合。结果表明,喹诺酮羧酸类衍生物的活性与6种结构参数之间具有良好的非线性关系,基团类型和连接方式是影响喹诺酮羧酸类衍生物活性的主要因素。该研究对高效低毒新型药物的分子设计具有重要的现实意义。