遗传算法在冗余系统最优分配问题上的应用

以前在串-并联冗余系统可靠性的最优分配问题上，总是把部件的可靠度看成是一个确定的值，此方法有其局限性。近几年提出了一种新的算法——遗传算法。笔者正是在遗传算法的基础上，把过去的方法作了相应的改进，把部件的可靠性和平均失效时间看成是随机变量，并在几个约束条件下，得出了最佳的分配方案。     

基于混合采样和特征选择的改进随机森林算法研究

随机森林算法是根据Bagging抽样和随机特征子集划分策略,由多棵决策树组成的集成算法。与其他分类算法相比,随机森林算法有更高的分类精度、更低的泛化误差以及训练速度快等特点,因此在数据挖掘领域得到了多方面的应用。然而随机森林算法在分类预测特征维度高且不平衡的数据时,分类性能受到了极大限制。为了更好地处理高维不平衡数据,文中提出了一种基于混合采样和特征选择的改进随机森林算法(Hybrid Samping&Feature Selection Random Forest, HF＿RF)。该算法首先从数据层面出发,通过SMOTE算法和随机欠采样相结合的方式对高维不平衡数据集进行预处理,同时引入聚类算法对SMOTE算法进行改进,提高对负类样本的处理性能;然后从算法层面出发,通过ReliefF算法对平衡后的高维数据赋予不同的权值,剔除不相关和冗余特征,对高维数据进行维度约简;最后采用加权投票原则进一步提高算法的分类性能。实验结果显示,改进后的算法与原算法相比,在处理高维不平衡数据方面的各评价指标更高,证明HF＿RF算法对于高维不平衡数据的分类性能高于传统随机森林算法。     

新时期消防经费保障模式创新探析

部队建设,经费保障是关键.但由于各方面的原因,我国消防经费保障机制尚不够完善,经费的缺乏制约着部队的发展.文章从创新消防经费保障模式的必要性着手,提出通过创新和完善消防"经费筹集机制、经费调控机制、经费监督机制"三大机制,争取地方政府经费投入,提高经费使用效益,从而保障消防工作的顺利开展.     

家访：留守儿童教育的一剂良方

家访,指的是教师深入到学生家中进行访问。这是多年来为人们所推崇,并被实践证明是学校联系家庭、教师联络家长共同教育学生的一项重要工作。做家访工作是中华民族的优良教育传统。家访能让教师对学生作全面了解,做到因人而异,因材施教,正确引导学生。然而伴随着中国城市化进程的加快,越来越多的农村剩余劳动力流入城市,     

遗传算法在冗余系统最优分配问题上的应用

以前在串-并联冗余系统可靠性的最优分配问题上,总是把部件的可靠度看成是一个确定的值,此方法有其局限性.近几年提出了一种新的算法--遗传算法.笔者正是在遗传算法的基础上,把过去的方法作了相应的改进,把部件的可靠性和平均失效时间看成是随机变量,并在几个约束条件下,得出了最佳的分配方案.