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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究

提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

  • 2021-06-16
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基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题,提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣,利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点,通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣,结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果,排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析,证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。

  • 2021-06-16
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_智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示

人工智能技术的应用渗透到各行各业,教育作为关乎国际民生的核心,利用人工智能促进教育公平似乎是题中应有之义。

  • 2021-06-16
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电子商务平台可行性分析报告

中国是世界上最大的服装消费国,同时也是世界上最大的服装生产国,但中国服装产业整体发展很不平衡。广东、江苏、浙江、山东、福建、上海等东南沿海省份所生产的产品占据了全国80%以上的市场份额。而中西部地区的服装产业则还非常的落后。各服装企业之间的竞争也还停留在比较低层面上,主要还停留在价格、款式等方面的竞争,绝大多数服装企业的产品销售还是以批发市场的大流通为主。

  • 2021-06-16
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基于修正JC模型和BP-ANN算法预测HNi55-7-4-2合金高温流变行为的对比

采用 Gleeble-3500型热模拟试验机,分别在变形温度为873,923,973,1023,1073K, 应变速率为0.01,0.1,1,10s-1 条件下对 HNi55-7-4-2合金进行等温热压缩试验,研究了该合金的 高温流变行为;基于试验数据,分别采用修正Johnson-Cook(M-JC)模型和反向传播人工神经网络 (BP-ANN)算法构建本构模型,对比分析这2个模型的预测精度。果表明:HNi55-7-4-2合金的 流变应力随着应变速率的增加而增大,随着变形温度的升高而降低。基于 M-JC 模型和 BP-ANN 算法建立的本 构 模 型 预 测 得 到 真 应 力 与试 验 结 果 间 的 平 均 相 对 误 差 绝 对 值 分 别 为 14.63%, 0.35%,相关系数分别为0.9787,0.9999;基于 BP-ANN 算法的本构模型的预测精度更高,可以较 好地描述HNi55-7-4-2合金的高温流变行为

  • 2021-06-16
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索(BFS)算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用 FP-growth 算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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