一种混合一维搜索的矢量拟态物理学算法

针对约束优化问题,首先引入收缩系数,使得越界个体沿着速度方向回到问题空间,并且保持搜索方向不变。然后利用违反约束量函数来判断个体是否在可行域内,用一维搜索的方法保证个体在迭代过程始终都在可行域内。最后利用矢量拟态物理学优化算法搜索目标问题的最优解。通过对10个典型约束优化测试函数的仿真测试,并与类电磁算法比较发现,本算法在最优适应值的精度上优于类电磁算法,方差的结果也说明了算法的稳定性,这表明该算法是简单有效的。     

特征图自适应知识蒸馏模型

针对嵌入式和移动设备的计算和存储资源受限, 紧凑型网络优化易收敛至较差局部最优解的问题, 提出一个特征图自适应知识蒸馏模型, 其由特征图适配器和特征图自适应知识蒸馏策略构成. 首先, 特征图适配器通过异构卷积与视觉特征表达模块的堆叠实现特征图尺寸匹配、 教师学生网络特征同步变换及自适应语义信息匹配. 其次, 特征图自适应知识蒸馏策略将适配器嵌入教师网络对其进行重构, 并在训练过程中实现适合用于学生网络隐藏层监督特征的自适应搜索; 利用适配器前部输出提示学生网络前部训练, 实现教师到学生网络的知识迁移, 并在学习率约束条件下进一步优化. 最后, 在图像分类任务数据集cifar-10上进行实验验证, 结果表明, 特征图自适应知识蒸馏模型分类正确率提高0.6%, 推断损失降低65%, 并将收敛至78.2%正确率的时间减少至未迁移时的5.6%.     

网络资源数据场景化应用管理系统的研究与探索

针对通信运营企业网络资源前清后乱、信息孤岛、OBMD域数据应用流程隔离现象,影响电信运营企业ROM值的改善与提升企业管理这一痛点难点,提出了一种基于物联网、大数据、AI 等前沿ICT技术融合有效手段,将系统内 OSS 平台中的生态开放的服务能力,重构管理业务的云资源 SaaS 应用层,通过业务 通道编码利用O域的云网一体化结构交互 B、M 通信、数据采集、资源配置及调度各环节的应用中互联互通 横向贯穿的能力;实现了资源集中制度自动核配填充机制、电子应用标签、GIS 打点应用的功能单元,其中: “规定动作标准集约化,网络突发及异常事件可视化,资源数据共享化,资源清查工作持续化,数据交互实时 及管理动态化”流程治理。将网络运营中各生产场景下的应用实例化,即:“一点登陆、一套数据、一点看全” 是支撑管理层及一线维护人员全息化的资源数据视图的高效应用工具,提升企业资产运营效率最大化 ROM 指标与ICT管理手段;系统的全生命周期应用情况与提升指标验证了理论分析结果,其中数据资源整改精准 率与降本增效利润同比持续增长。     

中国主要树种人工乔木林碳储量测算及固碳潜力分析

【目的】森林碳储量在陆地生态系统碳库中占主体地位,通过确定人工乔木林碳密度和植被固碳增值碳储量,预测人工乔木林碳汇潜力,为改善人工乔木林的林龄和树种结构、提高森林可持续经营水平,进而为提高人工乔木林单位面积蓄积量提供科学依据,助力我国实现增汇减排的目标。【方法】比较分析我国第8次(2009—2013)和第9次(2014—2018年)森林资源清查中各优势树种人工林的面积和蓄积量数据,采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)材积源-生物量法(volume-biomass methods)分别估算并对比我国6种主要树种人工乔木林的碳储量和碳密度,分析人工乔木林碳储量和碳密度在两次森林资源清查期间增值部分的碳贡献率,综合评价我国不同林龄结构人工乔木林的固碳功能;采用拟合的单位面积蓄积-林龄的Logistic回归生长方程,结合IPCC材积源-生物量法,预测不同龄级各优势树种的蓄积量,估算我国现有人工乔木林未来15年及至2035年的碳汇增值潜力。【结果】两次森林资源清查期间,我国主要人工乔木林总碳储量增加了498.81 Tg,年均增加量99.76 Tg。第9次资源清查结束时,6个主要树种不同林龄(组)人工乔木林的碳储量由大到小依次为过熟林(439.19 Tg)>成熟林(426.43 Tg)>近熟林(359.75 Tg)>中龄林(292.34 Tg)>幼龄林(105.15 Tg),分别占人工乔木林总碳储量的27.07%、26.28%、22.17%、18.02%和6.47%;不同龄组的碳密度从小到大依次为过熟林(59.17 Mg/hm²)<幼龄林(169.12 Mg/hm²)<成熟林(178.13 Mg/hm²)<近熟林(190.38 Mg/hm²)<中龄林(348.09 Mg/hm²)。到2035年,我国主要树种人工乔木林碳储量和平均碳密度将分别达到1 716.27 Tg和36.51 Mg/hm²,与2015年相比分别增加92.92%和93.17%。【结论】两次森林资源清算结果相比,6种主要树种人工乔木林的碳储量均有显著增加,随着林分的不断成熟,碳储量呈现出线性正向增加的趋势,而碳密度受蓄积量与面积比的影响其增幅各不相同;至2035年人工乔木林碳储量约占乔木林总碳储量的20%,可以预见中国人工乔木林碳储量有很大的增加潜力。     

智能教学系统设计——以基于Web的日本语导学系统为例

智能教学系统(ITS)是以认知科学为理论基础,综合人工智能技术、计算机技术、教育心理学等多门学科对学生实施有效教育的一门新的教育技术.ITS可以减少教师的数量和工作时间,还可以根据不同学生的实际情况进行教学内容和教学进度的动态调整,具有灵活的应变能力,从而提高教学工作效率和实现因需施教,还可以产生合作学习等新的教学模式.本文阐述了智能教学系统出现的背景,结合日本语导学系统,分析了日本语智能教学系统的结构,并给出了基于Web的日本语智能教学系统的设计与实现.     

人工冬虫夏草多糖提取物对小鼠免疫功能的影响

 为研究人工冬虫夏草多糖提取物对小鼠免疫功能的影响,采用小鼠的体质量法,脾脏、胸腺质量法,迟发型变态反应试验法,及单核巨噬细胞吞噬功能试验法研究了多糖提取物对小鼠免疫影响。实验结果表明：人工虫草多糖提取物可以增加小鼠胸腺质量;改善DNFB诱发的小鼠迟发型变态反应;也能明显提高单核巨噬细胞的吞噬能力,但对小鼠体质量没有影响。因此人工冬虫夏草多糖具有增强小鼠免疫功能的作用。     

Hybrid optimization of dynamic deployment for networked fire control system

With applying the information technology to the military field, the advantages and importance of the networked combat are more and more obvious. In order to make full use of limited battlefield resources and maximally destroy enemy targets from arbitrary angle in a limited time, the research on firepower nodes dynamic deployment becomes a key problem of command and control. Considering a variety of tactical indexes and actual constraints in air defense, a mathematical model is formulated to minimize the enemy target penetration probability. Based on characteristics of the mathematical model and demands of the deployment problems, an assistance-based algorithm is put forward which combines the artificial potential field （APF） method with a memetic algorithm. The APF method is employed to solve the constraint handling problem and generate feasible solutions. The constrained optimization problem transforms into an optimization problem of APF parameters adjustment, and the dimension of the problem is reduced greatly. The dynamic deployment is accomplished by generation and refinement of feasible solutions. The simulation results show that the proposed algorithm is effective and feasible in dynamic situation.     

Adaptive Evolutionary Neural Networks for Forecasting and Trading without a Data‐Snooping Bias

In this paper, we present two neural‐network‐based techniques: an adaptive evolutionary multilayer perceptron (aDEMLP) and an adaptive evolutionary wavelet neural network (aDEWNN). The two models are applied to the task of forecasting and trading the SPDR Dow Jones Industrial Average (DIA), the iShares NYSE Composite Index Fund (NYC) and the SPDR S&P 500 (SPY) exchange‐traded funds (ETFs). We benchmark their performance against two traditional MLP and WNN architectures, a smooth transition autoregressive model (STAR), a moving average convergence/divergence model (MACD) and a random walk model. We show that the proposed architectures present superior forecasting and trading performance compared to the benchmarks and are free from the limitations of the traditional neural networks such as the data‐snooping bias and the time‐consuming and biased processes involved in optimizing their parameters. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于BP神经网络的路径行程时间实时预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容．在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文建立了基于ＢＰ神经网络的行程时间实时预测模型,编制了行程时间预测软件系统．利用长春市的交通实测数据对行程时间进行了预测     

人民币汇率的稳定机制及其动态过程(Ⅲ)——目标区域模型

基于Ｋｔｕｇｍ ａｎ 的汇率目标区域理论和中国现行的外汇管理体制及汇率制度的基本特点,应用人工神经网络技术对１９９４ 年１ 月－ １９９７ 年３ 月的月度数据,建立人民币汇率的非线性模型：目标区域模型;并运用所建立的模型对１９９７ 年４ 月－ ９ 月的人民币汇率走势进行预测．结果表明该模型具有令人满意的拟合与预测能力．基于目标区域模型在中国的适用性,应用该模型的平滑过渡条件,求出中国外汇储备的最佳上限（１５７７．５ 亿美元）．在确定出人民币汇率的目标区域的基础上,提出应适度贬值人民币的政策建议,并阐述实行这一举措的可行性和必要性．