Economic analysis of spider web airline networks

The distinct network organization, management, service and operating characteristics of US Southwest Airlines are key elements of its success compared with other airlines. As a network organization type, the spider web airline network has received more attention. In this paper, we analyzed the relation between the spider web airline network and spider web, and the structure of spider web airline network, built the assignment model of the spider web airline network,and investigated the economics concerned.

Field Weakening Control of a Separately Excited DC Motor Using Neural Network Optemized by Social Spider Algorithm

This paper presents the speed control of a separately excited DC motor using Neural Network (NN) controller in field weakening region. In armature control, speed controller has been used in outer loop while current controller in inner loop is used. The function of NN is to predict the field current that realizes the field weakening to drive the motor over rated speed. The parameters of NN are optimized by the Social Spider Optimization (SSO) algorithm. The system has been implemented using MATLAB/SIMULINK software. The simulation results show that the proposed method gives a good performance and is feasible to be applied instead of others conventional combined control methods.

基于Spider卷积的三维点云分类与分割网络

针对传统的卷积神经网络(CNN)不能直接处理点云数据,需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格,导致过程复杂且点云识别精度低的问题,提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先,在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征;其次,引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块;然后,将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征;最后,使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验,实验结果表明,所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果,说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。

一种基于改进蜘蛛猴算法的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络中存在的节点定位误差大、精度低的问题,提出了一种基于改进的蜘蛛猴优化算法的节点定位策略.首先,阐述了DV-HOP算法的节点定位模型;其次,针对蜘蛛猴算法存在求解精度低、容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,采用基于混沌的种群初始化策略提升种群多样性,在局部领导者的学习阶段和策略阶段使用加权思想;最后,通过仿真实验,与基本蜘蛛猴算法、蚁群算法和粒子群算法进行对比,本文算法在锚节点数量、未知节点数量和区域面积等方面具有明显优势.

基于序列特征融合和深度置信网络的配网故障选线方法

针对配网发生单相接地故障特征提取困难,且现有选线方法精度不高的问题,提出了一种基于序列特征融合和深度置信网络的故障选线方法。首先,通过序列特征融合方法对同一故障工况下的各馈线暂态零序电流进行数据拼接,获取序列融合特征。然后,将序列融合特征作为蜘蛛猴算法(spider monkey optimization,SMO)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的输入,经DBN自适应地提取低维故障特征进而实现故障选线。仿真结果表明,所提方法和现有方法相比,具有较高的选线精度。当信噪比达到10 dB时,所提算法的平均选线精度达到99.78%,具有较强的鲁棒性。

基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别

针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明:同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。

基于改进社会蜘蛛算法的有源配电网重构

为更好地解决有源配电网重构问题,提出基于改进社会蜘蛛算法的重构优化方法。首先,计及不同类型分布式电源输出特性,建立以网损和电压偏移量最小为目标函数的配电网重构优化模型。然后,针对传统社会蜘蛛算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出在寻优过程中利用不同概率的振动强度跳出局部最优路径;采用动态调节步长进行迭代指导性寻优;引入曼哈顿距离优化更新越界策略。最后,对多分布式电源并网的IEEE-33节点网络进行重构,验证了所提方法的先进性和分时段动态重构的优越性。

中文农业主题搜索引擎的设计与实现

用户对农业信息的需求越来越多,农业搜索引擎的开发变得十分必要.从农业搜索引擎发展状况出发,在分析研究通用搜索引擎工作原理、系统架构的基础上,设计并实现了中文农业主题搜索引擎,给出了开发过程中采用的关键技术.结果表明,能满足用户实际需求.

智能门户搜索引擎技术

随着Web信息量迅猛增长,传统搜索引擎所查询到的结果由于检索的内容过多,从而造成用户检索到的信息准确度不高,基于智能门户搜索引擎技术的研究已成为搜索引擎发展的新主题。该文详细介绍了智能门户搜索引擎技术,并在此基础上设计了一个智能门户搜索引擎的系统模型(Domain-based Search Engine,DBSE),该模型采用了多Agent技术以帮助用户快速有效地挖掘有用信息。

车辆导航数字地图的蛛式路网模型

提出一种新的蜘蛛式路网模型,它以路口的一般性特征为基础,对复杂城市路网结构的物理和交通连通性进行一致性的描述,并能够以此为基础实现与普通图结构同等时间复杂度的最优路径算法.试验表明基于该模型的数字地图能高效地实现路径规划和导航相关操作,为驾车者提供丰富的行车信息,适合于车载导航使用.

导航电子地图中路口的交通矩阵与路束模型

导航电子地图是车载导航系统的基础.其蛛式模型使用交通矩阵对路口的交通属性进行描述,适用于车辆导航.为将电子地图数据用于车载导航系统,提出一种路口交通矩阵的计算方法.在通用GIS模型的基础上建立一种新的路束模型以反映路口的类型特征,并通过路束交通矩阵实现路口交通属性的描述.基于路束模型创建了一套蛛式路口交通矩阵的计算方法.实验表明该方法可以方便的用于路口交通矩阵计算,为驾驶者提供准确的路口引导信息,适用于车辆导航.

基于机器学习的Web文本分类技术及算法

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的信息检索解决方案。采用层次约束法完成文本自动抓取功能,文本频度与词条频度相结合的文本特征选择算法实现特征提取,并采用特征加权技术进一步提高文本分类性能。该算法不仅实现中文文本的自动分类,有效地提高Web信息检索的精度,而且能大大降低人工二次浏览筛选的工作量,还可用于电子政务和电子商务信息的自动分类。

网络舆情监测系统的研究与实现

网络舆情作为一种重要的舆情形式,具有形成速度快,受众人群广等特点,对国家和社会的影响越来越重大。互联网用户可以自由地在微博、论坛、博客等中发表有关社会中各类现实问题的态度和意见。监测网络舆情的主要手段就是利用网络爬虫对目标网络的页面数据进行挖掘,然后对挖掘的数据进行分类处理,并科学地统计舆情信息。本文主要分析网络舆情的特征和处理对策,并利用网络爬虫、全文检索、关键词评分、以及科学数理统计等手段对网络舆情监测系统的原理进行探索与系统实现。

基于网络覆盖和多目标离散群集蜘蛛算法的多移动agent规划

以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型,为了尽可能延长网络生存周期,给出基于网络覆盖率的节点休眠机制,在满足WSN网络覆盖率要求的同时,采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点,设计融合Pareto最优解多目标离散群集蜘蛛算法(MDSSO),重新定义插值学习和变异交换粒子更新策略,并动态调整最优解集规模,以提高MDSSO算法多目标求解精度。实验仿真结果表明,该方法能够快速合理给出WSN多移动agent规划路径,而且与其他传统算法相比,网络总能耗降低了约15%,生存期提高了约23%。

基于开源爬虫wget的网络资源自动获取技术研究

在剖析开源爬虫wget这一获取网络资源工具功能的基础上,研究了网络资源自动获取技术,并以获取美国国家海洋和大气管理局网站网络资源为例介绍了自动获取过程。经过较长时间测试和实际应用,表明该自动获取技术方法切实可行。

基于Lucene的校园网智能搜索引擎的设计与实现

为了设计与开发校园网智能搜索引擎,研究和分析搜索引擎的工作原理、Lucene的运行机制以及智能搜索引擎功能需求。结合本校的校园网建设,分别从爬虫系统、索引系统、引擎管理平台、检索系统4个子系统出发实现了一套基于Lucene的校园网智能搜索引擎,搜索引擎在搜索功能、信息监管、系统安全、智能交互方面都有所提升。搜索引擎可为校内用户提供决策性的搜索帮助,且搜索结果的期望值较高。

Web搜索引擎技术综述

在现代网络飞速发展的带动下,搜索引擎技术引起了广泛的研究。从Web搜索引擎的背景、定义、分类、工作原理、网页信息采集技术,以及发展趋势方面来做一个简要的综述,来介绍国内外主要的搜索引擎。

“红蜘蛛多媒体网络教室”——网络教学好助手

本文简要介绍了多媒体网络教学软件--"红蜘蛛多媒体网络教室"的特点、运行环境、安装与启动、主要功能、操作技巧与使用注意事项等.

蛛网式航线网络模型设计

在枢纽式航线网络蓬勃发展的背景下,蛛网式航线网络作为一种新兴的网络结构,它的出现引起了国内外的广泛关注.针对蛛网式航线网络的要素进行了深入分析,从减少非必要的中转的角度出发,提出旅客时间价值系数的概念,将航空公司的运输成本和旅客时间价值作为总效用,设计出蛛网式航线网络效用模型.通过使用该模型,可以设计出蛛网式航线网络并分析其每条航线的竞争力.基于该模型对于每条起讫节点流(Origin-Destination,OD流)可分解的性质,提出了基于效用理论的最短路径算法,利用我国15城市数据建立了蛛网式航线网络模型实例.求解的结果表明,旅客时间价值系数对蛛网式航线网络以及蛛网式航线网络的竞争力的影响.

搜索引擎系统中热点问题的探讨

搜索引擎作为一种网络必备工具,已经受到业界的广泛关注。本文从理论角度出发,讨论了搜索引擎系统中的热点问题:网络蜘蛛和切词器,分析并比较了各自在实现算法上的优缺点,对未来研究方向进行展望。