基于元学习技术的分布式采掘关联规则研究

关联规则是数据采掘中的重要研究内容。本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。该算法具有较高的采掘效率和较低的数据通信量。定义了衡量采掘算法效率的分布式因子g,并指出算法的采掘效率和数据通信量与g值的大小有关。最后通过实验验证了该算法的正确性和有效性。     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task. The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data. Firstly, the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables, and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the p...     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

基于扩展数据包络判别法的商业银行信用风险评估

考虑到我国商业银行样本数据分布的非正态性和多维性特点,文章将扩展的数据包络判别模型引入商业银行信用风险评估中.该模型具有非参数检验特性,通过两阶段分类过程对企业信用状况进行判别.实证结果表明,与传统的Logistic分析模型相比,扩展数据包络判别模型的预测精度更好.     

基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统

以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

HLA/RTI中分布资源的存取机制研究

HLA(High Level Architecture)作为分布交互仿真领域最新的技术规范，促进了不同领域、不同类型仿真应用的互操作与可重用，RTI(Run Time Infrastmcture)是HLA的软件实现，其运行效率直接影响仿真应用的整体性能。我们对RTI中涉及的数据资源进行了定义，探讨了资源管理所面临的问题，设计出高效存储、快速索引这些资源的存储方案，改善了RTI数据管理效率，并成功地应用于自行开发的分布仿真支撑平台AST—RTI中。     

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。