Beurling型ω-超可微函数空间的一些判别条件

本文利用Fourier—laplace变换对Beurling型超可微函数空间ε（ω）（Ω）和试验函数空间D（ω）（Ω）的性质进行了讨论,并给出了其上的一些等价的判别条件．     

云计算在高校数字图书馆中的应用

云计算是继网格计算之后的又一个全新的概念,是下一代互联网的发展趋势。文章概述了云计算的概念和特点,分析了云计算技术在高校数字图书馆中的应用,并指出在云计算应用初期图书馆应关注的相关问题。     

基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

灰色修正模型及其在大坝监测中的应用

灰色修正模型是改善GM（1,1）模型在背景值取值上的不足,通过加权的手段来获取背景值,通过实例,得出RGM（1,1）模型预测和模拟效果相比较GM（1,1）更好。     

备件需求预测中的不确定性问题研究综述

备件需求不确定性表现为随机性、多样性、时变性、信息不充分性,预测过程中很难精确地描述备件消耗与影响因素之间错综复杂的关系。以智能计算理论为代表的处理不确定性的各种方法和工具迅速发展。本文梳理了处理备件需求预测不确定性的相关文献,按照不确定性的随机性、模糊性、不完全性、复合不确定性四大类属性,对每个大类分别进行了综述,并总结了相关研究的局限性与发展方向。研究成果可为装备备件管理提供参考。     

基于Pareto Front的多目标遗传算法

多目标优化是非常重要的研究课题，基于Pareto Optimum的多目标遗传算法非常适合于求解多目标优化问题．本文讨论了不带参数的多目标遗传算法，提出了用排除的办法来构造进化群体的非支配集，同时给出了新群体的构造方法。实验结果表明，本文所讨论的方法比较国际上已有的方法具有更快的收敛速度。     

基于局域网的并行计算负载平衡

负载平衡是并行计算中的一个重要问题．利用局域网实现并行计算是一种便于实现的廉价方式．首先分析了局域网中特有的“不确定”因素以及待计算问题本身的特点，提出了一种适合在局域网上实现和扩展的3层模型，并针对负载平衡问题给出了“分段双向计算”算法．     

关于对BP神经网络算法改进的研究

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度 ,现提出将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法 .在误差寻优初期 ,首先采用标准BP算法进行迭代 ,每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少 ,且对初始点的要求不高 .然后 ,当寻优过程开始接近最优时 ,更改寻优算法 ,即使用DFP变尺度算法 .最后 ,运用MATLAB工具箱和VisualBasic实现算例 .实验结果表明 :改进后的BP算法减少了迭代次数 ,提高了寻优的收敛速度     

城市给水管网可靠性分析方法

在分析管段组件可靠度的基础上,得出节点可靠度,进而由权重因子法计算得到将城市给水管网发生机械故障与水力条件变化相结合时的管网可靠度模型,通过该模型的建立总结出给水管网可靠性评估方法,最后就模型分析给出结论及建议。