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矿山运输问题中优先分配的理论模型及算法研究_黄今

为降低矿山的运输成本,提高矿山的经济效益,研究矿产品的运输问题具有重要意义。特别是根据不同地区的矿产品紧缺情况,在优先满足必要地区需求的前提下,如何最大限度地降低运输成本,值得深入研究。根据市场实际需求,在传统运输问题的基础上,分别建立产销平衡和产销不平衡优先分配理论模型。通过采用表上作业法对两个模型进行求解,先求解优先分配的销地,然后再求解其余销地,最后以矿山出售矿产品为例进行了对比论证,结果表明:优先分配理论模型的总运费比传统运输模型稍高,但优先分配理论模型解决了在优先考虑销地分配的前提下总运费最小的问题。优先分配理论模型对矿山运输业的发展具有重要意义,将被广泛应用于各种优先分配的运输问题分析中。

  • 2021-04-26
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基于学习者模型的文本学习资源推荐算法研究_陈鑫宇

为解决学习者在网站中获取文本学习资源的准确性,避免学习者浪费大量的时间和精力等问题,提出并构建了"三位一体"的基于学习者模型推荐系统。首先,该系统通过分析用户行为,把用户分为普通用户和目标用户两大类。然后针对每一类用户使用不同的推荐算法。通过在传统向量空间模型表示法的基础上引入语义相关度,使文本向量模型和学习者兴趣向量模型进行了更新,从而更好地根据学习者的学习兴趣来推荐中文文本学习资源,使推送文本学习资源变得有据可依。其次,通过对这两个模型进行余弦相似度对比,更好地实现中文文本学习资源的个性化推荐。最后,通过在家教服务系统上进行实验仿真,验证了所提算法对推荐准确度的提高。实验结果表明该算法是有效的。

  • 2021-04-29
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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化(Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO)算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO),并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

  • 2021-05-06
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍(N)、室上性异常节拍(S)、心室异常节拍(V)和融合节拍(F)。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法;该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉(Competitive Lotka-Volterra,C-LV)模型避免拥塞,并利用粒子群优化(Particles Swarm Optimization,PSO)算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延;仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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峰值皮层模型耦合Weber局部描述符的图像融合算法_黄建荣

为了解决当前医学图像融合(Medical Image Fusion, MIF)方法易产生伪影,丢失部分图像细节,以及对比度较低的问题,本文提出了一种新的峰值皮层模型(Spiking Cortical Model, SCM)耦合WLD (Weber Local Deor)的图像融合算法.首先,通过SCM对源图像进行分解,获得不同的二进制脉冲图像;其次,利用输出脉冲图像生成点火映射图像,并构建了SCM脉冲输出点火数量的融合准则;然后,结合SCM脉冲输出的信息熵与点火映射图像的Weber局部描述这二者的相似性来计算融合权重,完成图像融合.通过实验表明:与当前常用的MIF算法相比,本文所提算法具有更好的视觉效果,其融合图像质量与对比度更高,同时,在客观评价标准IE,MI,AG,SSIM方面也具有更大的优势,有效地保持了源图像的有效信息.

  • 2021-05-06
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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
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基于差分进化算法的油田开发二层规划模型求解及应用_侯春华

建立同时受投资、产量目标和施工能力等约束的油田开发二层优化模型以获得最大收益.在该模型中,油田公司(上层)进行整体规划,并将投资分配给不同的开发板块(下层).下层根据投资约束和产量约束制定各自的开发规划,然后反馈给上层.由于该模型是一个混合整数非线性规划问题,故采用差分进化算法,结合有效集方法和隐枚举法对其进行求解.最后,将所建立的模型应用于我国东部某油田的"十三五"开发规划中,获得了符合该油田实际情况的最优开发规划.

  • 2021-05-06
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