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基于Memetic算法的闭环物流网络模糊规划模型_张鑫

综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及设施选址及设施间流量的选择决策,以最小化物流网络的总成本为目标,采用基于可信性理论的期望值规划和机会约束规划方法,构建了目标和约束条件双重模糊的闭环物流网络模糊规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写一个基于双层优先级编码的Memetic算法代码,并分别利用算法和LINGO对若干算例的求解结果进行了对比分析。结果验证了所提算法的可行性,并就置信水平的变化进行了分析,表明了模糊规划模型的实用性。

  • 2021-05-06
  • 阅读742
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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络（Bayesian network, BN）结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
  • 阅读741
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S型机动条件下改进当前统计模型的跟踪算法_邱晓波

在高机动条件下,针对做S型机动的目标,提出了一种以当前统计模型为基础的卡尔曼滤波算法,并在当前统计模型的基础上,对算法进行了改进。通过实时调节"当前"统计模型最大加速度和修正卡尔曼滤波状态值的方法,使滤波结果有了一定程度的改善。仿真结果表明,两种改进算法都提高了全程滤波精度,尤其是提高了换向点处的收敛速度和跟踪精度。

  • 2021-04-21
  • 阅读740
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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧；然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达；最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

  • 2021-05-06
  • 阅读740
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低，种植经验与果蔬生长过程数据无法关联，导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法，对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析，动态选取策略子项进行组合，运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法，实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明，该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期，对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌；通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索；通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患；通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
  • 阅读735
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基于半张量积的修正压缩感知模型重构算法研究_刘俊梅

为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.

  • 2021-04-21
  • 阅读734
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基于PSO_SVM算法的乐昌峡鹅公带滑坡体位移预测模型_徐文兵

以乐昌峡鹅公带滑坡体作为研究对象,考虑日降雨量、渗压对边坡变形的影响,建立了BP、SVM、PSO-BP、PSO-SVM四种滑坡体变形预测模型。从乐昌峡安全检测系统导出近4年研究数据,筛选使用其中410组数据进行训练,取30组变形位移作为输出,分析后发现PSO-SVM模型为最佳模型。以PSO-SVM模型为研究对象,对粒子群算法迭代次数、种群规模、速度位置相关系数（k）等因素进行研究,得知三者分别为100、30、0.5时得到最优的PSO-SVM模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.202 mm、0.589%、0.985。相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,文章所提出的预测模型可以减少计算成本；在面对非线性问题时也能够获得更好的处理效果。

  • 2021-04-23
  • 阅读734
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