基于AGSO-LSSVM的热点话题预测模型

针对网络热点话题的时变性、混沌性,为了进一步提高网络热点话题的预测精度,提出一种人工萤火虫算法(artificial glowworm swarm optimization,AGSO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的网络热点话题预测模型(AGSO-LSSVM)。模型收集网络热点话题数据,采用互信息法和CAO法选择最优延迟时间和嵌入维数,采用优延迟时间和嵌入维数重构网络热点话题数据学习样,并输入到最小二乘支持向量机中训练,进而采用人工萤火虫算法优化最小二乘支持向量机参数建立网络热点话题预测模型,采用仿真实验测试其性能。实验结果表明,相对于其他网络热点话题预测模型,该模型可以对网络热点话题的变化特点进行拟合,进一步提高网络热点话题的预测准确性。

西安东郊S_5土壤中AgSO_4等矿物的发现与研究

根据西安东郊任家坡黄土剖面中第5层古土壤样品的电子显微镜观察和能谱分析,在该层古土壤中发现了极少见的能够指示典型干旱气候环境的AgSO4矿物和钼矿物等.次生银矿物一般呈现椭球形结晶粒状形态,具有孔洞和裂隙化学沉淀结晶的特点,钼矿物具有胶体物质的特点.次生银矿物有两种类型,一是AgSO4矿物,二是氧化银矿物.次生银、钼和钴矿物与新生粘土矿物及Fe2O3和Al2O3的明显迁移指示该层土壤发育时经历了较为强烈的化学风化和矿物分解作用,银、钼和钴能够从原生矿物中释放出来,当时西安地区降水量丰富,达到了酸性化学风化阶段.在西安地区S5下部分层古土壤发育末期,出现了由温暖湿润季风气候向非季风干旱气候的大变化.在比CaSO4还易于溶解的AgSO4形成时期,关中平原为非季风干旱气候,强烈的蒸发造成了土壤水溶液中SO42的富集和AgSO4的形成.当时东亚夏季风活动极弱,一般不能越过秦岭到关中平原地区,那时西安地区年降水量为300mm以下,比现今兰州地区的气候还要冷干.

基于智能算法的油田档案管理系统任务分配研究

为解决工作流管理系统中由任务堆积和超时导致的系统工作效率低的问题,将自适应人工萤火虫算法和蚁群算法结合,形成一种新型智能AGSO-ACO算法,并利用该算法进行油田档案管理系统任务分配。实验结果表明:AGSO-ACO算法可以保证用户总负载均衡增长、用户的任务与经验值基本保持一致、用户在局部时间段内达到负载均衡。

2000~2014年国外部分地质调查机构科研态势分析——基于文献计量学方法研究

本文基于文献计量方法,以加拿大、澳大利亚、法国、德国、芬兰5国的地质调查机构2000~2014年发表的论文为统计对象,从产出论文数量和年度变化、主要研究领域和热点变化、国际合作和机构合作等方面,对5个机构的工作内容、科研发展态势进行判读,为国内地质调查机构的发展提供数据参考。

基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法

针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。