启发式搜索的一种新技术─SA算法

在一定的假设下，可把启发式搜索看作一种随机取样的过程。从而把统计推断方法引进搜索。根据上述思想．把Ｗａｌｄ序贯概率比检验方法与Ａ（Ａ＊）搜索结合，得到一种新算法──ＳＡ算法。文中讨论了该算法的优点及细节。最后通过一个实例说明算法的原理。     

多技能呼叫中心排班算法研究

对多技能呼叫中心的排班问题进行了系统研究.采用考虑顾客放弃的Erlan争A模型计算人力需求,应用动态集合覆盖算法解决多技能排班路由问题,针对多技能优化排班问题设计开发相应的启发式算法,并应用某呼叫中心的实际数据验证了算法的计算效率和优化效果.此外,对不同人力分组方案和不同班时拆分方案进行了一系列试验计算,发现分组细化和班时细分都能够提升排班效果,相比而言班时拆分对排班效果的影响作用更加显著.     

微胶囊相变砂浆制备及性能研究

将微胶囊相变材料与水泥砂浆复配,考察了相变材料加入量对水泥砂浆相变潜热、抗压强度和抗折强度的影响,结果表明,在水泥、砂子和相变材料质量比为100∶160∶30条件下,水泥试块的相变潜热为32.5J·g-1,抗拉强度为12.5 MPa,抗折强度为7.5 MPa。对成型的相变水泥试块进行了30次的冻融实验,结果证明,经过20次冻融循环后,相变水泥砂浆的相变潜热为26.6J·g-1,经过30次冻融实验后水泥试块的相变潜热为24.2J·g-1,保温性能较好。     

潜在语义分析的英汉口译语料库挖掘

分析潜在语义分析的理论基础,结合英汉口译语料库的相关特点,提出了基于潜在语义分析的口译语料相似度的度量方法.基于PACCEL英汉口译语料库的实验表明,该方法的检索精度为0.79,召回率为0.59,F1为0.68,检索时间为1.124 s,在检索精度、召回率、F1值以及时间效率上均显著优于实验的参照方法.该方法能为用户提供更有效的检索推荐以及在扩展语料库时自动探析语料库存在的数据冗余,为语料库的构建和扩展提供了有效指导.     

考虑能耗优化的多目标原油短期调度问题研究

针对在原油管道运输过程中的能耗优化问题,该文提出了一个以最小化管道转运能耗、供油罐使用个数、蒸馏塔使用供油罐的切换次数、原油在供油罐和管道中的混合成本为目的的多目标优化模型.然后,针对原油短期调度问题的特点,提出了一种改进的交叉和变异算子.最后,该文对比分析了8种综合性能较好的多目标进化算法.实验结果表明:NSGA-III算法在求解该问题时的性能较优.与现有研究对比,该算法在减少调度过程中的能耗和原油混合成本方面具有显著效果.     

基于潜在语义分析的中文文本聚类方法研究

针对传统的向量空间模型在文本聚类中的局限性,提出了基于潜在语义分析模型的中文文本聚类系统,并引入WinSTAR作为聚类分析工具,用一个中文文本集作为实例进行验证。实验证明,该方法切实有效,可以提高文本聚类的准确度。     

基于活动的工作流建模及其动态调度研究

首先用扩展有向图的方法构造一种基于活动的工作流建模方法 .在此模型的基础上 ,通过对完成活动所需的资源、角色、时间、成本的分析 ,用人工智能的思想和方法对所建立的工作流模型进行基于规则的启发式动态调度 ,从而实现对工作流模型的动态仿真 .所提出的模型和算法紧密集成 ,易于实现 .并用一个实例对所提出的建模方法和调度过程进行了说明 .     

二阶循环数列方程的特征根解法

就应用常微分方程的常系数线性微分方程解法的理论解决递归数列中二阶循环数列方程问题进行了论述 ,由此可看到高等数学对初等数学的指导作用 .     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。