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滑坡实时监测预警模型调度算法优化研究_何朝阳

监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段。在滑坡的实时监测预警中，预警模型的调度算法直接关系到预警的成功与否。传统的做法是根据一定时间间隔启动预警服务，这种方法易于实现，但受到预警时间间隔的影响，其预警结论及其处置建议的发布存在一定的延迟，无法达到真正的实时预警。如何通过预警模型和实时监测数据快速地得到预警等级、如何控制好预警信息发送的时间与频率，是需要解决的两个关键问题。为了尽量缩短从数据采集到预警信息发出的时间间隔，为后续预警处置赢得更多时间，本文从预警流程和模型调度算法入手，研究基于时间驱动和数据驱动的预警模型调度方式，结合实时监测数据类型及其特征，提出预警模型调度策略及预警信息发布策略，以期提高滑坡的预警精度，最后研发一套预警等级求解器，采用多线程思路，构建基于策略的预警模型通用计算框架，从而实现对滑坡的实时过程跟踪预警，充分发挥预警平台的作用。

  • 2021-04-21
  • 阅读682
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品（货物或服务）的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

  • 2021-04-22
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基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究_袁瑞萍

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.

  • 2021-04-29
  • 阅读681
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

  • 2021-04-18
  • 阅读679
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DSP基础算法与模型研究

美国有一家很优秀的DSP公司–M6D（m6d.com），这个公司只是个startup公司，却已经在KDD之类的顶级会议发表的7-8篇优秀的文章。最近我研究了一下他们的DSP算法，和大家分享一下我的理解，希望以一个实例让大家对DSP中的基础算法和模型有一个初步的了解。写得不对的地方，还请大家及时指正。

  • 2021-04-17
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EM算法在P范混合模型的参数估计中的应用_彭飞

针对多种分布形式混合的观测数据，建立了P范分布混合模型，考虑到模型中混合数属于不完全数据，引入EM算法，对该混合模型的参数进行估计，详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式，并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据，验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明，相比于单一概率分布，P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况，同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。

  • 2021-04-23
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机器学习模型算法“知多少”？

众所周知，机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天，让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么？

  • 2021-04-18
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机器学习入门算法：从线性模型到神经网络

近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。

  • 2021-04-18
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