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基于RF_AdaBoost模型的血液种属鉴别算法_魏曼曼

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林（Random Forest）和Ada Boost（Adaptive Boosting Algorithm）算法,提出了一种血液种属鉴别方法（RFAdaBoost）.该方法将RF作为Ada Boost的弱分类器,以达到提高模型鉴别准确度,增强模型鲁棒性的目的.

  • 2021-06-16
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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制（GPC）参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法（IALO）应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布（λ=1,2,3,4）的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解_杨枫

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题,利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数表征加工时间和交货期信息,并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度；用拖期可信度度量药品生产发生拖期的概率,建立了以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型,提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法,并以规模为10（3）×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明,给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景,而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解,相比经典布谷鸟算法,该算法有更好的性能。

  • 2021-06-16
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中，我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论，比如参数估计、假设检验等。从本节开始，我们将开启一个全新的领域，即回归分析。回归分析是用来干什么的呢？简单来说，就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的，参数的、非参数的，一元的、多元的，低维的、高维的，各种各样，不尽相同。因此，回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实，回归分析不仅仅是一类技术方法，它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上，可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说，回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢？因为在这种思想的指导下，实践中的绝大多数业务问题，都可以被规范成为一个数据可分析问题，然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰，也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

  • 2021-06-18
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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