神经网络BP算法的改进方法探究

针对BP算法存在的问题或缺点,提出从提高训练速度的方法、选择激活函教类型、初始权重的影响及设置、隐含层数和隐含层节点数的选择等方面进行改进。从而使BP算法得到优化。     

电力特种光缆-OPGW的探讨

OPGW是一种在电力传输线路的地线中含有供通信用的光纤单元的光缆,对这种光缆的光纤单元有其特殊的技术要求（如耐热性高、光纤强度强等）：OPGW光缆有不同的结构种类,不同的结构型式有不同的特点,在工程运用中,针对具体的工程项目,结合OPGW各种结构型式的特点及其技术要求来合理地选择光缆,从技术参数上为OPGW光缆的安全可靠运行提供条件。     

路基施工中压实设备的选择和比较分析

结合赤峰-通辽高速公路的施工实践,讨论了路基施工中压实设备的选择方法及国内外振动式压路机的性能比较和分析．     

我国上市公司会计政策选择存在的问题及对策

会计政策是连接会计理论与会计实务的桥梁和纽带,对企业会计报表和资本市场产生广泛而深刻的影响。本文从会计政策的基本概念出发,结合有关会计政策选择的理论,分析了我国上市公司会计政策选择过程中存在的诸多问题及其产生原因,并试图寻求优化上市公司会计政策选择的可行途径。     

一道空间解析几何习题的别解与探析

充分发掘空间几何元素(点、线、面)的位置关系,对解决空间直线、平面问题和距离很有帮助。基于此,本文对一道教材上的习题给出了别解,并加以探究和分析。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法

针对车联网群智感知位置隐私泄露和用户参与任务公平性的问题,提出了一种基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法(location privacy protection method based on blockchain and crowdsensing, LPPMBC)。将分布式的区块链引入车联网群智感知位置隐私保护方法中,消除第三方服务平台对参与用户数据的控制;通过保序加密和Geohash编码相结合,为参与工人提供多级别的位置隐私保护,确保参与工人位置隐私的保密性;通过Haversine公式进行感知位置验证,防止工人通过非感知区域数据获得非法奖励,保障感知数据的质量。仿真结果表明,LPPMBC能够更好地权衡感知数据质量与工人隐私保护关系,保障用户参与任务的公平性, 提高用户参与任务的积极性。     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

双汇“瘦肉精”事件中逆向选择的经济学分析

近日,双汇“瘦肉精”事件后,双汇集团一夜之间从行业一哥沦为行业“败类”,猪肉安全问题再次进入人们视野。本文拟用逆向选择理论从经济学角度分析事件的原因,并提出防治构想。