基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法

针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效地平衡算法的探索能力和开发能力;其次,对全局搜索融入相似度与适应度的综合排序感知机制来提高黏菌子种群的多样性,以帮助黏菌算法跳出局部最优;最后,在标准花粉算法的全局搜索中加入动态权重和恒定收缩系数,并对局部搜索设计了精英引导项来提高算法的收敛速度和搜索精度。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集,将HASMFP与ISMA、DTSMA、HLFPA、SCFPA和tMFPA五种改进算法进行性能测试对比。还对HASMFP的各个改进策略进行消融实验,实验表明在综合改进策略的共同作用下,HASMFP的优化性能排名第一。基于实验结果的Friedman检验表明,HASMFP能够获取最优的性能。

麻雀搜索算法优化的RF-BILSTM短期电力负荷预测

电力负荷的准确预测是电网安全运行以及社会正常生产的重要保障,但负荷数据因自身的非线性以及众多影响因素的不确定性大大降低预测精度的准确性,因此,为了提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化随机森林(RF)-双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的预测模型。首先,针对电力负荷数据特征构造等问题,对数据进行量化以及标准化预处理操作,便于后续模型的输入。其次,利用RF算法对电力负荷的众多影响因素进行重要性排序,保留重要因素并将其与历史负荷数据进一步结合,从而构成神经网络的最终输入。最后,采用SSA算法对BILSTM模型的部分超参数进行优化选取,解决人工选取困难的问题。通过与其他模型对比,验证了该模型具有较高的预测精度。

基于低秩稀疏表达的弹性最小二乘回归学习

为了克服重定向最小二乘回归模型容易破坏回归目标的结构的缺点,提出了一种基于低秩稀疏表达的弹性最小二乘回归学习模型LRSR-eLSR。模型以最小二乘回归为基础,不使用严格的0-1标签矩阵作为目标矩阵,而是引入边距约束来直接从数据中学习回归目标,可以在保持回归目标低秩结构的同时,增加回归模型的灵活性。而且,为了捕获数据的结构信息,利用了数据的低秩表示来保持数据的结构。在计算的过程中,考虑问题求解的复杂性,使用了核范数正则化代替秩函数。除此之外,模型还引入了一个带有L 2,1范数的稀疏误差项来补偿回归误差,这有利于学习更灵活地变换。模型还对投影矩阵施加额外的正则化项,来避免过拟合问题。实验结果表明:在4个公开的数据集上,所提模型的识别准确率优于其他方法;在COIL-20数据集中,识别率可达到98%。

漳泽水库兴利调度研究

建设漳泽水库兴利调度系统能够有效提高水库水资源利用率,缓解水资源“多与少”的矛盾。水库兴利调度的关键在于入库水量预报,采用BP神经网络建立中长期径流预报模型。漳泽水库兴利调度系统以数据库为基础,以预报调度计算为核心,以辅助防汛抗旱决策为目标,集中服务于水资源管理工作。

冰淇淋感官评定方法的建立

通过评分检验法对冰淇淋的奶粉味、黄油味、冰晶感、脂肪感、黏稠度、滑腻感、坚实度、口融性等感官品质进行评价,采用unscramber9.0数据处理软件对各指标的相关性进行检验,得到优化的冰淇淋感官评价指标。冰淇淋样品的TPA质构分析表明:可以部分使用冰淇淋的黏度、弹性、硬度、胶粘性、咀嚼性、内聚性代替冰淇淋感官评定指标中的滑腻感、口融性、黏稠度。感官评定结果的秩和检验与基于Thustonian模型的ROC检验对比表明:ROC检验可以更准确的定量描述样品间的差异,得到更精细的样品差异显著性分组。

相关反馈技术中的检索词排序算法

相关反馈是近年来信息检索领域的研究热点 ,是自动查询扩展中的一种重要形式 ,相关反馈主要包括检索词加权和检索词选择。本文介绍了在相关反馈技术中经典的检索词排序算法 ,对它们带来的性能改进做了比较 ,并提出了相关反馈的实际应用中需要解决的一些问题。

径流中长期预报级别特征值特征展开模糊推理方法

针对现有径流中长期预报模糊推理方法在实际应用中存在的问题,提出了径流中长期预报级别特征值特征展开模糊推理方法,使原有的模糊推理法得到改进,从而增强了模糊推理预报方法在径流中长期预报以及其他实际工程预报中的应用效果;并将新方法应用于大伙房水库年径流预报中,实例应用研究表明应用该方法预报中长期径流可以得到较好的预报结果.

一类广义Fibonacci矩阵的秩

运用通项公式,证得广义Fibonacci数列的三个性质,进而得到由连续m×r个广义Fibonacci数的k次方所组成的m行r列矩阵Dkm×r,当r,m≥k+1,k=1,2,3时,矩阵Dkm×r的秩都为k+1。

搜索引擎结果的重排序方法

当前Web搜索引擎返回的搜索结果一般是按“超链分析”进行排序的。采用词频统计、词分布特征量等方法对Web搜索引擎的搜索结果的关键词相关度进行计算,并重新对搜索结果排序,可以使得搜索结果中有关的页面文集更加集中。从而方便了信息的使用,特别是在对于特定内容的信息搜索时。

搜索引擎的排序技术研究

提出按搜索引擎的排序技术把搜索引擎分为三代,介绍了主要的几种搜索引擎排序技术,并对第 三代搜索引擎的发展进行了分析。

基于图的特征词权重算法及其在文档排序中的应用

信息检索的核心工作包括文档的分类和排序等操作,如何对文档中的特征词权重进行有效度量是其中的一项关键技术。利用词的共现等关系为每个文档建立文本图,基于邻接词间重要性相互影响的思路,结合文档中特征词的词频特性,迭代计算每个词的权重,进一步结合文本图的密度等全局特性,对信息检索的结果进行排序。实验证实,算法在标准数据集上具有良好的效果。

搜索引擎页面排序融合算法

针对PageRank算法不十分关注页面内容而只关注"超链分析"的现状,并存在着用户实际所需要的页面的次序并不靠前的问题,提出了一种搜索引擎页面排序融合算法。该算法通过考虑词项权重、链接分析和用户偏好3个主要方面,得到一个URL的权值评价,这样每个待搜集的网页都有自己的权值评价,超链选择程序根据这些权值,从中选出一个或一批权值最大的来搜集,以达到精确检索的目的。

矩阵代数上线性保零项秩算子的特征

研究矩阵代数上线性保零项秩的算子,刻画了Mm,n(F)矩阵代数上保持零项秩的线性算子的特征,推广了有关的结论.

Web信息检索结构化排序函数与标引词加权技术

分析了当前Web信息检索的技术现状,指出检索效率不高的根本原因在于搜索引擎所采用的排序函数和标引词加权技术。介绍了传统的信息检索排序函数和标引词加权技术。分析了Web文档的特点,指出其主要形式HTML文档是一种结构化文档,结构由标签显式地定义,不同文档结构对检索性能的贡献不同。对本领域国内外学者的成果作了对比研究。最后探讨了Web信息检索排序函数及标引词加权技术的发展方向。

国家中长期技术创新能力的评价与排名

探讨了国家技术创新能力在中长期内如何进行评价的问题,通过理论分析构建了包括技术创新投入、技术创新产出、技术创新基础的技术创新能力评价模型,并且以G20成员国家为主要对象,在2000年至2010年的期间,对这些国家的技术创新能力进行了初探性的评估和排名,揭示了全球技术创新能力的竞争态势。

基于市场监测农药残留的四川省获“绿色食品”认证绿茶质量安全风险评估

目的掌握四川省获得'绿色食品'认证绿茶的质量安全情况,评估其存在的主要问题及风险危害。方法以97个四川省获得'绿色食品'认证的绿茶为评估对象,考察农药共计82项。对长期、短期和急性膳食摄入风险进行评估,针对茶叶产品膳食评估,分别计算长期膳食摄入量和短期膳食摄入量危害指数(hazard index, HI)进行评价,并对检出农药进行风险排序。结果 41个样品检出农药残留,检出的农药残留项目有38项,前3位依次为毒死蜱(19次)、啶虫脒(18次)和联苯菊酯(18次)。长期膳食摄入风险评估结果表明检出农药残留%ADI范围在0.001%~1.610%,远低于100%,风险极低。短期膳食摄入量评估结果表明检出农药残留%ARfD范围在0.002%~23.396%,均低于100%,风险较低。绿茶产品长期膳食摄入和短期膳食摄入风险指数分别为10.714%和58.962%,低于100%,风险可控。检出农药风险排序依次为灭多威、唑虫酰胺和氧乐果、克百威(并列)。对我国GB 2763-2016规定的19项农药残留最大残留限量(maximum residue limit, MRL)进行评估,表明虫螨腈的CPLc小于'1',其MRL对消费者长期摄入保护水平存在风险。结论建议考虑增加毒死蜱等检出率较高农药残留的MRL值,高风险农药在绿茶产品质量安全控制和监管中应多关注。

一种新型的文本无监督特征选择方法

结合文档频数DF（Document Frequency）和特征相似度FS（Feature Similarity）方法，提出一种新的无监督特征选择方法DFFS。该方法利用文档频数过滤掉90％的特征之后，再借助特征相似度移除尽可能多的冗余特征。采用K-均值方法，对比DFFS方法与其他3种常用特征选择方法（DF，TC，TS）的聚类性能。实验一：当特征数量由6000减少到1047时，DF方法的聚类性能急剧下降，而DFFS方法则有提高，甚至当特征数量进一步减少到350时，DFFS方法也没有下降。实验二：在保持10％～2％的特征时，DFFS方法优于其他3种方法，特别是在只保留2％的特征时，DFFS方法的明显优于其他方法。

我国大、中、小学体育课程目标领域的层级衔接

体育课程目标是学校课程体系的重要组成部分,是体育课程设置的出发点和归宿,是实施素质教育和培养德智体全面发展人才不可或缺的重要"航标"。研究各学段体育课程目标领域衔接,合理安排各层级体育课程的目标任务,使学生在走向社会之前接受系统的体育教育,养成良好的锻炼习惯,掌握科学锻炼身体的理论和方法,树立终身体育的意识,从而达到终身受益的目的,具有一定的理论和现实意义。

一种多指标语言决策方法

研究了指标权重信息和指标值信息不完全情况下的多指标语言决策问题·通过将决策者提供的指标权重语言信息用三角模糊数来描述,给出了基于决策者提供的指标权重语言信息的指标权重确定方法;然后,再通过将决策者提供的指标值语言信息用三角模糊数来描述,提出了基于指派问题的多指标语言决策方法,为决策者进行语言决策提供方法指导·最后,通过算例说明了方法的可行性和有效性·

面向突发事件衰退期的应急方案决策方法

为解决突发事件衰退期的应急方案选择中的不确定问题,提出基于语言信息和排序组织法(PROMETHEE)的应急响应决策方法。首先,引入语言决策理论,确定决策成员的相对重要度和关键指标的权重。然后,使用扩展的加权平均算子,将备选方案的偏好信息与决策成员的相对重要度集结。引入排序组织法,处理不同关键指标与备选方案之间的复杂关系。最后,对各备选方案的净流进行排序,以确定最优方案。以某物流园区火灾后的运营恢复为例,验证该决策方法的有效性和可操作性。结果表明,所提方法能同时兼顾各项关键指标的不同特点,能够有效处理决策过程中的不确定信息。