求解最大团问题的混合修复遗传算法及其在社会网络中的应用

社会网络分析是数据挖掘中与社会生活联系最紧密的热点之一,凝聚子群分析是一种典型的社会网络子结构分析方法,其中最大团结构是关系最紧密的凝聚子群,最大团问题的研究在社会网络分析中有重要意义。针对遗传算法在求解最大团问题中运行时间长、部分基准图例求解精度不高等问题,提出了一种基于混合修复策略的遗传算法MGA。MGA算法融合度修复和随机染色体修复方法并结合随机配对的精英选择、均匀块交叉和倒位变异算子,可以有效避免算法陷入局部最优,在加快收敛速度和丰富种群多样性方面有明显效果。算法在DIMACS基准图例和典型的社会网络实例上进行了测试,实验结果表明MGA算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。

高校智能问答系统的构建与应用

智能问答系统是自然语言处理研究中经典的任务之一。高校中智能问答系统的建设是至关重要且极具挑战的任务。本研究围绕智能问答系统在高校中的应用,提出了基于深度学习的智能问答平台架构,并总结了各高校中问答系统的模型框架和研究进展,为智能问答系统在高校校园的落地提供了研究基础。

统计预测在商业银行资金营运中的应用

随着国有商业银行市场化步伐的进一步加快以及资产负债比例管理的实施，过去银行业最关心的贷款规模已被准确掌握资金头寸、有效组织和融通资金所代替。从目前银行业的资金营运情况上看，由于对公存款大幅波动的难以预测性直接影响着目前银行业最关注的问题，因而引起了金...

太阳能光伏电池电气特性仿真研究

建立工程用光伏电池数学模型,并在Matlab/Simulink仿真环境下建立光伏电池输出特性的仿真模型,通过仿真得到不同环境条件下的光伏电池输出特性曲线。结果表明,当外部光照强度或温度发生变化时,所建模型能够准确反映光伏电池的基本电气特性,验证了模型的有效性。

基于占空比最优寻迹的光伏电池最大功率点跟踪方法

针对传统的扰动观察法在光伏电池输出接近最大功率时跟踪能力下降及输出功率易产生波动的缺陷,提出了一种基于占空比最优寻迹的光伏电池最大功率点跟踪控制方法。在算法的迭代过程中,采用了两个占空比,并不断调整其大小。新一轮迭代时,占空比的搜索空间缩小为上一轮的0. 618倍,有利于算法的快速收敛。光伏电池的输出功率越接近其最大功率,两个占空比就越接近,具有抑制光伏电池输出功率波动的作用。

基于速度优化和社区偏向的标签传播算法

【目的】减少标签传播算法的无效更新、解决算法准确率低的问题。【方法】引入节点信息列表以指导更新过程,避免不必要的更新,从而加快执行速度;采取基于节点对社区偏向程度的更新规则,提高社区划分的准确率。【结果】实验结果表明,相比标签传播算法和两种较好的改进算法,本文提出的基于速度优化和社区偏向的标签传播算法在较大规模网络上的迭代次数减少了几十倍,在真实网络数据集的模块度相对较高,在LFR基准网络数据集的归一化互信息值和F-measure值分别有明显提高。【局限】更新顺序具有随机性,需进一步研究。【结论】本文算法在提高执行速度的基础上,提高了社区发现的准确率。

科研项目合作网络的分析与研究

本文主要针对科研人员之间的项目合作关系,研究科研项目合作网络的人员组成特点、学科特点,并挖掘隐藏在网络中的科研团队。首先,基于科研项目数据集,通过计算人员项目之间的余弦相似性构建科研项目合作网络。其次,采用社会网络分析指标对科研项目合作网络进行分析。最后,将合并策略加入到凝聚子群分析算法中,提出了一种基于合并的凝聚子群分析算法(Merge Cohesive Subgroups Algorithm,MCSA),用于挖掘隐藏在科研项目合作网络中的科研团队。实验分析了某市自然科学基金项目合作网络中人员合作的紧密程度与合作模式,核心科研人员的年龄构成,以及各个学科的发展趋势等情况,与典型的社群挖掘算法FN算法和LPA算法进行对比,结果表明本文提出的基于合并的凝聚子群分析算法挖掘到的科研团队更有效。