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基于小波_流形学习算法的交通流状态模型研究_何俊林

为了有效刻画交通流状态变化情况,基于小波变换和流形学习算法建立了一种交通流状态模型。该模型首先给出了交通流状态计算指标,其次根据流形学习中的局部线性嵌入方式来分析流量特征,并结合小波变换来降低其突发性。最后选择成都快速通道作为统计对象,深入研究了影响该模型的关键因素,结果表明该模型能够有效刻画实际交通流状态变化,具有较好的适应性。

  • 2021-05-06
  • 阅读430
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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均（PFGHM）算子；基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性；构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

  • 2021-05-06
  • 阅读435
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基于云模型的农产品供应链电子商务信任机制_以供应链成员博弈为视角_仝好林

农产品供应链电子商务处于微妙的市场格局中,而信任是交易的根本,研究供应链成员间信任度对农产品电商发展有重要价值。首先通过调研问卷模式获得大量数据,进而在云模型算法基础上搭建电子商务农产品供应链成员间的信任博弈仿真体系,虚拟电子商务中的各成员节点贸易状态,可知成员间信任度高能带来较高和持久的效益。在此基础上进一步分析信任和农产品供应链电子商务发展间的具体影响因子,设计假定,利用结构方程完成路径系数及显著性分析,结果表明各环节交互,成员间信任度和承诺均对农产品供应链电子商务发展有重要影响。

  • 2021-05-06
  • 阅读425
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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基于改进的迁移率模型的生物地理学优化算法_王雅萍

生物地理学优化（BBO）算法通过迁移和变异不断更新栖息地,以寻找最优解,其中迁移率模型的优劣会直接影响算法的优化性能。针对原始BBO算法采用线性迁移率模型适应性不足的问题,基于Logistic函数、三次多项式函数以及双曲正切函数提出了三种新的非线性迁移率模型,并应用于原始BBO算法中。对17个典型的基准函数进行优化性能测试,结果表明,基于双曲正切函数的迁移率模型所得解更接近函数的全局最小值,总体表现优于原始线性迁移率模型的BBO算法以及相关改进算法中表现优异的余弦迁移率模型。稳定性测试结果表明,在不同的变异率下,基于双曲正切函数的迁移率模型在多数测试函数上表现优于原始线性迁移率模型。在满足解多样性的基础上,该模型能够较好地适应非线性迁移问题,提高寻优能力。

  • 2021-05-06
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基于随机森林算法的吸毒人员甄别模型研究_顾海艳

基于数据挖掘技术,利用脉搏波数据构建模型进行吸毒人员的甄别技术,是一项新技术研究.对采集的脉搏波数据,在数据预处理的基础上,运用随机森林算法构建吸毒人员甄别模型,该模型准确率虽然较高,但查全率、F1值均较低.为此提出了改进的随机森林算法,主要包括3种改进策略:采用划分多组训练集和测试集进行交叉验证,运用下采样方案来平衡样本分布,选用多评判指标选定模型构建参数.通过测试,根据准确率、查准率、查全率、F1值等多项指标的比较,发现改进的随机森林判别模型性能得到明显提升.

  • 2021-05-06
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基于生成模型约束的graph_cuts标签融合算法_张令顺

脑磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）分割算法易受图谱错误标签的影响,为减少错误标签对标签融合准确度的影响,提高人脑磁共振图像的分割精度,在图谱预选阶段采用梯度信息和互信息筛选出相似性较大的图谱图像,对标签融合阶段提出利用生成模型（generative model,GM）约束的graph cuts标签融合方法,快速准确地分割出了人脑海马体结构。与其他的标签融合方法对比,提出的算法具有更高的分割精度。

  • 2021-05-06
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应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法_洪晓彬

为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明:相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络,提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度,防止陷入局部极小,提升软件缺陷预测的准确率、效率。

  • 2021-05-06
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