LCS在多步学习问题中的规则集压缩算法

为了解决学习分类元系统(LCSs)应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题,提出了一种规则集压缩算法.该算法的处理过程包含三个阶段:a.通过特殊的遗传进化操作,在删除一些较弱分类元的同时,增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目;b.进行冲突消解,消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元;c.对产生的无重叠无冲突的规则集,进行大幅度压缩处理,得出最终的精简规则集.实验结果表明:所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下,将规则集极大地约简和压缩,从而产生足够小的规则集,使LCSs的知识表示的冗余度减少,凸显了规则集的易解释、易操作等特性;提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果,拓展了其应用范围.     

基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.     

一类具有反三角函数自反馈的混沌神经网络及其应用

在线性自反馈的基础上将反三角函数引入到混沌神经网络的自反馈项,提出了非线性自反馈混沌神经网络模型.网络优化机制的分析表明,非线性自反馈使网络以线性函数与反正切函数的和与状态乘积和的方式影响原Hopfield网络的能量函数,避免网络陷入局部极小点.构造了网络的能量函数,分析了网络达到渐进稳定的充分条件并利用其指导网络求解旅行商问题的参数设置.连续函数优化问题和旅行商问题的仿真研究表明,提出的网络能有效地找到优化问题的最优解.     

浅谈煤炭企业安全教育培训

随着现代企业制度的确立极其带来的巨大效益,建立现代化企业也成为了煤炭企业持续发展的必由之路。煤炭企业只有改进目前的安全教育工作,不断加强职工全培训,提高职工的整体安全素质,才能确保企业自身的竞争优势,在市场竞争中立于不败之地。因此,煤炭企业安全教育是增强企业员工安全观念的有效途径,是提高企业职工安全素质的主要手段,也是是实现安全生产的重要保证。     

非金属矿产业对环境的危害与对策

本文从实例出发 ,阐述了在发展非金属矿产业过程中对环境造成的危害 ,并进一步分析指出 ,在发展非金属矿产业的同时 ,应加强环境保护 ,即应正确处理好发展与环境保护的关系 ,走可持续发展之路     

Sharp增广拉格朗日函数的局部鞍点

对于约束优化问题,证明了局部鞍点就是局部最优解,利用泰勒展开公式证明了sharp增广拉格朗日函数在二阶充分性条件下,局部鞍点的存在性,从而保证了原问题和对偶问题的局部最优值相等.     

技术转移与平台构建的探索、实践与展望

在国家五大创新体系中,知识创新体系和技术创新体系之间有一个桥梁,即“技术转移体系”．这是国家创新体系中最薄弱的一个环节。所以针对我国实施自主创新战略和建设创新型国家战略目标,急需创建“以企业创新需求为导向．以大学和科研院所为源头,以技术转移服务机构为纽带,结合的新型技术转移体系”。     

浅析网络会计信息系统的安全

会计信息系统安全的主要目标是防止非法侵入和篡改计算机系统数据,维护会计数据的完整性和可用性,保持系统持续正常运行,不因系统问题导致非计划间断营业。会计信息系统安全的主要任务是保障信息与其密切相关信息的信息系统的生存性、完整性、可用性和保密性。     

色噪声作用下亚稳态的存活概率与存活时间

建立了Ornstein-Uhlenbeck（OU）色噪声驱动粒子的逆 Kramers问题,即粒子初始处于亚稳态势阱外部,在噪声的作用下进入势阱,受左侧反射边界的影响粒子最终逃出势阱的过程．通过比较粒子在倒谐振子势场下的通过概率与粒子在亚稳态势阱中的存活概率发现:粒子在势阱中的存活概率在长时极限下趋于零且最大值比在倒 谐 振 子 势 场 中 的通过概率的稳定值小．利用蒙特卡罗模拟计算得出粒子在势阱中的存活时间随粒子的初速度、噪声的关联时间均呈非单调变化,且存在使存活时间最长的参数,称之为“最佳初速度”以及“最佳关联时间”．      

基于重心原理的大规模网络异常检测算法

针对当前入侵检测技术不能满足大规模网络的性能要求这一问题,提出了基于重心原理的大规模网络异常检测算法.实验结果表明,对当前流行的多种拒绝服务攻击,应用该箅法的入侵检测系统都能够有效的检测出异常状态.