人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

高校思想政治课“KECS”教学模式初探

高校思想政治课KECS教学模式强调知识就是力量、情感决定命运、能力注定成败和成绩激励斗志,充分利用知识、情感、能力与成绩四要素之间相辅相成的密切关系,重视激发大学生增长知识、发展情感、提升能力与创造成绩的个性需求,进而将其培养成为品德高尚、知识渊博、能力过硬、乐观进取的社会主义现代化建设者和接班人。该教学模式是对高校思想政治课教学传统观念的扬弃和优化。     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

稻纵卷叶螟人工饲料的研究

 以稻纵卷叶螟为研究对象,按不同配方配制了6种人工饲料分别用来饲养稻纵卷叶螟,以筛选出适合饲养稻纵卷叶螟的人工饲料。结果表明,在温度为24~26 ℃,相对湿度大于80%,光照条件大于14 h的条件下,其中饲料D、E、F饲养稻纵卷叶螟二龄幼虫只能完成二龄发育,少数幼虫存活到三龄或三龄以上;饲料C饲养稻纵卷叶螟二龄幼虫也只能完成三龄发育;而饲料A和B饲养的稻纵卷叶螟二龄幼虫能完成整个世代发育,存活率分别为26.17%和36.40%,接近对照组新鲜水稻叶饲养的存活率36.67%,且蛹质量和新鲜水稻叶饲养的幼虫没有显著差异,但与对照相比,幼虫历期延长4~6 d、化蛹率下降8%~9%、羽化率下降11%~12%。     

基于范德波尔方程的情绪模型

以范德波尔方程为基本模型建立基本情绪的简单非线性动态模型,在Matlab环境下实现了具有混沌性质的情绪模型,并分析出在有无外界刺激的情况下,解所能表现出的人情绪变化过程,为后续由情绪模型自动生成音乐动机打下基础.     

人工水平冻结冻土帷幕强制解冻温度场数值分析

结合某车站北端头盾构到达人工水平冻结加固工程,运用数值计算软件ADINA建立了人工强制解冻模型,研究了水平冻土帷幕在人工强制解冻条件下温度场的分布规律,分别对强制解冻过程中热水循环温度、热水循环时间,以及解冻管间距的敏感性进行了分析。结果表明：提高循环热水温度、延长热水循环时间以及尽量利用原有水平冻结管的最短间距均能够缩短冻土帷幕人工强制解冻的完成时间,进而提出了盾构到达水平冻结冻土帷幕人工强制解冻施工技术参数指标。     

人工湿地技术削减雨水初期径流污染负荷研究进展

拟从技术特点、技术流程、技术原理、技术参数、技术使用中存在的问题以及技术的应用前景等方面对雨水初期径流污染人工湿地技术进行分析和描述.介绍了该技术在国内和国外的研究现状,并展望了其未来研究方向.以期为我国城市雨水初期径流污染控制工程提供参考依据.     

趋药性人工蜂群算法训练神经网络研究

本文设计了一种复合人工蜂群算法,将细菌觅食优化算法中的趋药性行为引入到人工蜂群算法中,使得引领蜂和观察蜂进行局部探查时像细菌觅食时那样翻转到有利的方向上进行游动;另一方面,让蜜蜂尝试在所有维度产生扰动并择优选择,这两种策略大大增强了人工蜂群算法的局部探查能力.将此算法应用于训练人工神经网络,实验表明改进后的算法性能比人...