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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
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基于多模型判决的红外运动小目标检测算法_范鹏程

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法。首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点；然后依据目标知识模型,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点；最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标。实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测。

  • 2021-05-06
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湖北工业大学校园网全网改造项目案例

湖北工业大学是一所以工学为主的地方多学科性大学，具有60余年的办学历史，被湖北省委省政府定 位为“在湖北省高教体系中起龙头示范作用的、水平较高的骨干大学”。拥有60年的办学历史，在校学生 22000余名。近年来学校高度重视校园信息化建设，“十二五”期间，学校从战略高度考虑信息化的建设与 发教育信息化展，在2012年开始实施校园网第四期工程，目标是实现“万兆接入、千兆主干、百兆桌面”的 校园网络和“扁平化、实名制”的管理要求。计划未来在统一数据中心框架内，实现应用系统的集成上线， 同时加强数据资源建设，达到支撑教学科研发展和管理创新的目标，打造工大人的交流平台，构建工大人的 精神家园。

  • 2021-04-29
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华为S12700系列敏捷交换机产品

华为 S12700 系列交换机是华为面向中高端园区网络推出的高性能核心交换机，可提供 100GE、40GE、10GE 及 GE 各种类型端口，同时拥有 4 槽位，8 槽位及 12 槽位三种产品形态，配套万兆及千兆盒式系列交换机，可满足不同网络规模或应用场景的建网需求。 S12700 在软件系统上采用安全可信的平台架构，在硬件架构上所有关键部件采用冗余设计，确保园区网络核心节点的安全、可信及可靠性。除了具备业界领先的数据交换能力及海量的终端接入能力，同时提供随板 AC、VxLAN、业务随行、智能 HQoS、iPCA、SVF 等创新特性，是构建 Wi-Fi 6 时代高品质园区网络核心交换机的理想选择，助力全球客户数字化转型。

  • 2021-04-29
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阿里巴巴云原生实践15讲

全世界的架构师们都在对“云原生”侃侃而谈，描绘多云时代的应用治理方式，不经意间就把“sidecar”这种容器组织方式当做了默认选项。在“云”已经成为了大众基础设施的今天，我们已经习惯了把“容器”当做现代软件基础设施的基本依赖。这就像我们每天打开 Eclipse 编写 Java 代码一样自然。

  • 2021-05-06
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基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识_孙宇贞

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1 000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。

  • 2021-05-06
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融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

  • 2021-05-06
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