参数优化支持向量机的农业大棚温室温度预测模型

利用支持向量机核函数linear,polynomial,radial basis function和sigmoid,通过粒子群算法对惩罚参数c和gamma寻优,建立农业大棚温室温度预测模型.试验结果表明:通过粒子群算法设定惩罚参数c为14.392,gamma为0.01时,得到的P_RBF预测模型对由24个测试时间所测数据组成的训练集拟合程度达90.849%,对加入随机影响因子的由5个测试时间所测数据组成的预测集拟合程度达90.545%,显示该预测模型具备相当的鲁棒性;P_RBF模型对温室内温度预测具备相当的可靠性,可以准确预测温室内温度变化趋势,解决温室控制系统中温度难以预测的问题.     

面向选择性游览的景区路径推荐算法应用研究

针对目前景区路线推荐基本都从景点的热门程度以及游客可用时间的多少选择旅游路线,很少考虑到游客的个性化需求以及游览效率的现状,提出了一种基于个性化和游览效率的面向选择性游览的景区路径推荐（STRR）算法。首先通过将景区的空间结构离散化,获取游客想要游览的景点;再基于离散粒子群（PSO）算法提出利用优先级规则改进位置更新的方法,快速得到一条满足游客个性化需求的最短路径;最后以北京化工大学东校区为例利用平面仿真进行了实例验证。实验结果表明,STRR算法能够得到一条既满足游客个性化需求且游览效率最高的路径,并在计算效率方面比其他算法具有更好的优越性。     

关于Sylow p-子群循环的12p~n阶群的构造

设p为奇素数,且p5,对Sylow p-子群循环的12pn阶群进行了完全分类并获得了其全部构造:1)当p≡1(mod 12)时,G恰有16个彼此不同构的类型;2)当p≡5(mod12)时,G恰有10个彼此不同构的类型;3)当p≡7(mod 12)时,G恰有14个彼此不同构的类型;4)当p≡11(mod 12)时,G恰有9个彼此不同构的类型.     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.     

半正规、C-正规与有限群的超可解性

把半正规与C—正规结合起来，证明若群G的每个Sylow子群的极大子群在G中或半正规或C—正规，则G超可解。并结合半正规与C—正规的概念得到了有限群超可解的若干充分条件，同时推广了一些已知结果。     

有限生成可换群的群代数之导子代数

讨论了任意一个有限生成可换群的群代数，并确定其导子代数。     

关于一个群的粗糙子群

基于粗糙集理论 ,对一个群的子集关于正规子群的粗糙近似子群作了探讨 ,并研究了一个群的上、下近似的性质     

复旦科技园"恒星"系的力量

从国内外一些成功大学科技园的经验中可以得出这样的结论：以高校为中心形成的高新技术企业群在实现从创新思想——高科技成果——高科技产业转化的过程中，作用是至关重要的，尤其对中国这样的发展中国家，就更有必要自觉主动地引导产业群的形成并对其进行有效的组织，而其最有效的形式就是建立集孵化、中试、产业化、风险投资和商务服务于一体的高校科技园。     

Euler φ函数的推广

如果p,q是两个互素的整数,证明了|GL(n,pq)|=|GL(n,p)‖GL(n,q)|;当n=1,|GL(1,a)|=φ(a).因此这是Euler φ函数φ(pq)=φ(p)φ(q)的推广.