基于元搜索引擎技术的科研项目信息服务系统

本文针对信息技术这一特定领域,提出了一个通过元搜索引擎向特定用户群体一高校教师提供科研项目信息服务的系统,使其可以使用基于关键词的检索、目录式检索以及信息推送服务。该系统通过元搜索引擎提供统一的访问服务,同时利用用户检索行为信息动态反馈其兴趣主题并调整文档聚类结果．因此可有效提高项目信息检索的查准和查全率,更好地帮助用户快速检索到所需的科研项目信息。     

网站全文搜索引擎技术的初步研究及应用

本文简要介绍了Web搜索引擎的基本原理、核心技术和处理流程,并详细介绍了相关组成技术的概念和系统整体工作流程。并基于c≠≠的全文索引引擎DotLucene软件包入手,简要介绍了Web网站站内信息搜索系统的基本开发过程和方法。     

中文分词技术在搜索引擎中的探讨

本文通过深入探讨中文分词技术在搜索引擎中的算法描述,并详细介绍机器不断地学习新词、动态地雏护词典的模型,尝试解决最棘手的处理新词问题,使其更好地为分词提供更智能描述特别是对新词。     

支持复杂产品总体优化设计的多算法协作优化框架研究

针对复杂产品总体优化设计中设计方案寻优难以通过单一优化算法实现的问题,提出了基于多算法协作优化思路的多算法协作优化框架,详细探讨了框架两方面关键技术：组件化优化算法库和协作优化策略,提出了优化算法组件的接口规范和运行机制,给出了基于全局探索＋局部寻优策略的协作优化计算流程。最后,通过一个函数优化算例说明了协作优化框架的可行性和有效性。     

禁忌搜索粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。针对标准粒子滤波算法存在粒子退化的缺陷,重采样环节引入禁忌搜索思想,提出了禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法,驱散局部最优的粒子集,使其向全局最优位置靠近,提高采样粒子的有效性。结合交互多模型（IMM）,将算法与IMM-PF算法进行仿真比较,结果表明该算法对机动目标具有较优的跟踪性能。     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

基于Agent的信息服务系统的设计

随着信息的不断增长,用户迫切需要一种有效的检索方法来快速找到准确的信息.针对用户的需求,提出了一个基于Agent的信息服务系统.详细描述了系统的三层结构以及用户个性化搜索处理过程,并讨论了实现该系统的一系列关键技术.     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

一类人员调配问题的导引式局部搜索算法

描述一类生活实践中常见的可能存在过度约束的人员调配问题．这类问题用传统的分支定界等精确搜索算法求解时比较困难。本文则探讨了一种较新的超启发式搜索方法导引式局部搜索在求解这类过度约束人员调配问题中的应用。与其他常用的超启发式搜索算法如禁忌搜索和模拟退火的比较表明，GLS在此类问题的求解质量、求解速度和算法鲁棒性方面具有较好的综合性能。     

单车场复杂情况下的车辆调度

针对单车场复杂情况下的车辆调度问题提出了一种改进的禁忌算法。该算法基于自然数编码，并且采用多初始解和全局禁忌表等技术，把不同的车型指标、路况信息、时间窗、容量、发车时间等约束通过控制车场插入和惩罚项加入到优化解中。本文介绍了此算法的原理，给出了具有代表性的算例试验结果和结果分析。实验表明，此方法对求解复杂情况下的车辆调度问题是有效的。