网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法

提出了一种分布式求解弱顶点覆盖集的近似算法，用于网络流量有效测量点的选择，该算法不需要维护网络拓扑的全局信息，仿真结果表明，比较现有算法，新算法能找出更小的弱顶点覆盖集，具有更好的町扩展性。     

基于差分算子的和声搜索算法求解非线性l1模极小化问题

针对一类目标函数非光滑的l1模极小化问题,提出了一种改进的和声搜索算法.结合差分进化算法的变异策略,用差分向量算子取代和声搜索算法的音调微调.实验结果表明,改进后的和声搜索算法能够获得原问题的全体解.     

基于遗传算法的负刚度装置优化布置

针对一种新型轨道式负刚度装置(negative stiffness device,NSD)提出了一种基于遗传算法的优化布置数学模型,该模型同时考虑NSD在加速度控制上的优势和位移控制上的劣势,设定5组加权系数组合,考察不同优化侧重下的控制效果.以某10层结构为算例,通过对比负刚度装置和传统阻尼器控制效果,得到最优加权系数组合;通过对比5组加权系数组合,得到负刚度装置优化布置基本原则.     

基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。     

凸二次规划的原-对偶内点算法数值实验初步

在线性规划原始对偶内点算法的基础上,进一步给出原始对偶内点算法在解凸二次规划问题中的应用, 并初步给出了该算法的数值例子, 作为对内点算法的一个重要补充.     

基于单亲遗传算法的飞行机组指派技术

航空公司机组人员指派是一个NP疑难问题.现在航空公司的排班工作存在着排班人员工作量大,排班过程效率低,值勤成本高,排班结果机组人员不满意等等的问题.为解决这些问题,采用单亲遗传算法,利用计算机技术,对机组人员进行合理的排班.通过与改进遗传算法进行比较,单亲遗传算法收敛速度更快,能够得到更合理的机组指派结果.     

基于数据加密技术网上办公系统的研究

首先分析当前比较流行的数字签名算法,着重介绍MD5与RSA算法,讨论如何对两者的优点加以利用,如何通过互补避免两者的缺点所带来的一系列问题,以及如何在利用两者的同时加入一些控制因素,加强数据在网上办公系统传输中的安全性.接着讨论数字签名在电子公文中的实现与应用,利用发送方与接受方之间比较严密的应答协议,克服了单纯利用数字签名带来的弊端,介绍了如何利用两者的优势互补再配合科学的封装机制,利用传送协议实现包含数字签名的公文在网上安全传输,并且提供了一种有效的认证机制,接着介绍电子公章在公文流转中的软件方案.通过对BMP图像数据位的读写分析,结合公文流转的特点以及MD5加密算法,实现用户对电子公文的加盖公章操作.对网上办公系统进行研究分析,创建了一套安全的网上公文流转方案,结合公文审批、申请等网上办公的方法,利用前面讨论的安全机制,完成了基于数据加密技术的网上办公系统.最后对这套网上办公系统的源文件的注册加密技术展开讨论,从而实现对文件的底层保护,避免程序文件被破解而产生的整个办公系统的安全问题.     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数...     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。