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安利纽崔莱银杏健忆胶囊含银杏叶提取物、DHA和积雪草提取物，经严格的实验室和人群实验证明，能发挥改善记忆力的功效：每粒另含天然β-胡萝卜素、柑橘类生物类黄酮复合物，提供更多对人体有益的成分：胶囊中的银杏叶提取物、柑橘类生物类黄酮复合物的主要活性成分和DHA的含量被标准化，确保产品功效稳定。     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

关于互补判断矩阵的群决策的专家评判水平

在群决策分析中，如何从一致性分析的角度来分析专家评判水平或对专家评判水平进行分类是一个重要的研究课题。本文针对群决策中基于互补判断矩阵偏好信息的专家评判水平的排序与分类问题，提出了一种分析方法。首先，分析了互补判断矩阵及其一致性的有关性质；然后，通过构造每个专家给出互补判断矩阵的导出矩阵及其向量表示，计算每个专家给出互补判断矩阵与一致性互补判断矩阵之间的偏差，并得到每个专家评判水平的排序结果和专家们评判水平的分类。最后，通过一个算例说明了本文给出的分析方法。     

航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

地面水质量评价计算方法的比较与分析--灰色聚类样点排序法的实证

在将等斜率灰色聚类法应用于地面水环境质量评价的基础上提出了灰色聚类样点排序法,并用灰色聚类样点排序法对实例进行水环境质量评价比较,讨论了灰色聚类样点排序法在权重处理过程的可行性.认为灰色聚类样点排序法兼顾到1)各测点的实测污染浓度都在级别标准范围内较有规律地变化,各污染物的标准值之间差异不太大;2)污染物分布的离散度太大,各标准值之间差别也太大这两种情况.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

基于文本分类的农业种植信息集成推荐方法研究

目前网络上存在着海量的农业信息,但是对于广大农民来说信息得不到有效的利用,迫切需要对信息进行集成推荐.针对网络上的农业种植方面的文本信息进行了深入研究,该系统首先利用爬虫技术自动地爬取海量农业种植信息,经清洗整理后构建数据集语料库.其次利用机器学习中KNN方法找到每个样本的k近邻对文章进行聚类,通过TF-IDF方法提取出关键词并构造词频矩阵,然后从文本中构建特征向量,进而对相似文档进行分类,最后将加权值经排序后的结果推荐给用户.该系统实现了对农业文本进行准确的自动分类以及自动提取出文章摘要,并对相似文章进行推荐展示的效果.     

《少儿科技》,连续六年入选农家书屋重点报刊推荐目录

正春节前夕,国家新闻出版广电总局公布了《2013-2014年农家书屋重点出版物推荐目录》。《少儿科技》脱颖而出,再度入选重点报纸期刊推荐目录。自2009年以来,本刊已连续六年入选该目录。农家书屋是为满足农民群众的文化需要,在行政村建立的公益性文化服务设施。每个农家书屋都配     

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.     

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.