一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

功能梯度材料中SH波的传播

对功能梯度材料中SH波的传播问题进行了研究.建立了功能梯度材料中SH波的变系数微分方程.利用WKBJ理论对变系数微分方程进行了求解,给出了功能梯度材料中位移的解析解.以功能梯度材料剪切弹性模量和质量密度均呈抛物线变化为例进行了实例计算,得到了功能梯度材料中SH波的波速、波幅变化曲线,分析了功能梯度材料中SH波传播的一般性质.     

在高校校园建筑管理中助力应用型人才培养的策略研究

在强调全方位育人、促进学生全面发展的大背景下,挖掘校园建筑中丰富的育人元素,成为高校建筑管理实践中的重要课题。现有校园建筑在满足“有”和“够”的基本需求之后,存在布局不够合理、建筑形态不够丰富、文化内涵不强等诸多现实问题。管理者应科学全面地认识校园建筑功能的变迁,在管理观念上与时俱进;优化空间设计,构建人与人、人与环境交流的积极空间;在细节上下功夫,充分创造、挖掘和利用校园建筑中的文化元素,强化其育人功能;充分运用现代信息技术,提升建筑管理的智能化水平。     

利用模拟飞行辅助类精密进近训练可行性研究

基于类精密进近这一具有突出优势和广泛应用前景的进近方式和X-PLANE模拟飞行软件,对采用模拟飞行软件进行类精密进近辅助教学的可行性和应用前景进行探索,目的在于探索模拟飞行教学的新模式,提升飞行技术专业相关课程的教学效果,激发学生的学习兴趣,提高学生的学习效率.     

温针灸联合生物反馈电刺激促进产后盆底功能康复的效果观察

探讨温针灸康复理疗联合生物反馈电刺激治疗产后盆底功能障碍的有效性及应用价值。选取白银市中西医结合医院2019年10月—2021年10月康复治疗的产后盆底功能障碍者210例作为研究对象,依据研究设计的康复治疗方案将其随机分成对照组和观察组,每组105例。前者采用生物反馈电刺激疗法,后者则给予生物反馈电刺激联合中医温针灸理疗等综合疗法。治疗结束后比较两组康复者的治疗效果、盆底肌力变化等生活质量指标。观察组总有效率为98.10%,显著高于对照组的89.53%,差异比较有统计学意义（P<0.05）;两组康复者盆底肌力较治疗前均有明显改善,且观察组恢复效果高于对照组,差异显著（P<0.05）。温针灸联合生物反馈电刺激的综合疗法,对产后盆底功能康复的有效性相比单一治疗措施,效果更理想。     

基于Xception模型的遥感影像场景变化检测

由于遥感场景固有的语义特征,深度学习在场景分类中具有突出的语义特征提取能力,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的基于深度学习的方法大多没有精细描绘场景几何形状,而是利用固定大小的滑动窗口来对影像分类,这些窗口可能由多种场景类型的混合像元组成,导致场景识别的可分离性低,细节粗糙,分类精度低。针对这一问题,将简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)与迁移学习相结合,实现场景斑块的精确分类,进一步提高场景变化检测的准确性。首先基于SLIC算法,考虑强度分布的相关性,将遥感影像分割成多尺度斑块;其次利用Xception模型结合迁移学习网络从多尺度斑块中提取深度语义特征,并基于softmax分类器计算概率,从而判别场景斑块的类别;最后,基于场景分类的结果提取地物的变化信息。实验结果表明,该方法能够适应不同尺度的场景识别,达到利用窗口网格检测方法的最高水平,提高了场景变化检测的精度和效率。     

基于低秩稀疏表示的子空间学习研究综述

以基于低秩稀疏表示的子空间学习为研究对象,对近几年的相关研究工作进行了归纳总结.首先,阐述了子空间学习及低秩稀疏表示的概念;然后,根据迭代更新的方法,将基于低秩稀疏表示的子空间学习分为基于矩阵分解的子空间学习和基于谱聚类的子空间学习两大类;其次,对它们各自算法的核心思想进行了详细介绍,并对这些算法的优缺点进行了对比分析...     

学术共同体:教育类期刊的品质发展路径 ——《江苏教育研究》的行与思

马克思主义哲学的共同体理论的当代价值之一,是为新时代学术共同体构建提供了科学的理论依据.中国特色社会主义建设进入新时代,强化学术共同体建设是构建中国特色哲学社会科学的内在要求.在教育发展与课程改革进程中,教育类期刊履行服务决策、创新理论、指导实践、引导舆论的基本职能,肩负着传播教育思想、引领学术热点、涵育学术人才等使命...     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

针对要点防空模型的作战兵力优化研究

为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化。从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估。首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型。对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能。最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性。