“珠”字歌 “算”字歌——贺珠算申遗成功

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基于CMOS相机的轨道车辆动态包络线测试

回顾了的轨道车辆限界测量的历程,总结了轨道车辆动态限界获取的三种主要方式,提出采用基于振动台的整车动态限界测量方案,给出了采用大面积CMOS数字相机的单目视觉测量原理分析、目标点特性分析、目标点特征提取等算法,对相机的关键测量特性和参数选择给出试验验证,说明测量方案可行。     

算法风险防控视域下企业数据权利的三维构建研究

算法运用带来了算法歧视、算法共谋、数据获取正当性等问题,这些问题仅凭事后监管难以有效解决,要想根治算法问题尚需完善风险防控机制,企业数据权利制度的构建是重中之重.企业占有的数据因具有巨大的经济效益而具备财产性,因风险防控的价值考量而具备法律赋予的独立性,因此企业数据应为民事权利的客体.企业数据权利应在数据权利取得、数据处理权能、数据许可使用三个维度展开制度设计,在数据权利取得维度注重维护个人对数据使用的知情权与监督权进而解决数据收集正当性问题,在数据处理权能维度加强数据处理的客观性与监督机制的设计从而对算法歧视予以规制,在数据许可使用层面禁止算法在定价方面的许可使用进而解决算法共谋问题.     

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。     

基于改进蚁群算法的考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题研究

以考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题为研究对象,建立了逆向物流车辆路径的规划模型,在蚁群算法的基础上更新了信息素,构造了车辆负载使用率启发式因子并根据剩余客户的需要设定车辆的出仓载货量。最后结合实例说明,改进后的蚁群算法能够有效地提高车辆负载率,缩短车辆总行程,对解决实际物流问题有一定参考价值。     

基于成本优化的制造业生产物流装配线排序问题分析

为了降低制造业的生产成本，提高收益，在分析生产物流配线闲置和超载成本的基础上，采用粒子群算法对其进行优化，并利用模糊自适应改进惯性权值，通过实证研究表明该方法实用，可操作性强，可以有效降低制造业生产物流成本，具有广泛的应用价值。     

考虑干扰风险影响下应急物流仓储量最优模型分析

传统模型在处理应急物流仓储量时,存在抗风险弱、误差大的缺陷,容易出现混乱,无法进行有效的调度,不能满足及时的应急物流需求。为了解决这一问题,提出一种考虑干扰风险影响下的应急物流仓储量最优模型,模型使用仓储量方案优化指标体系层次结构,分析不同的干扰风险因素,获取最佳的仓储量控制方案,通过立体物流仓储模型获取仓储货位的有效货物量,采用微粒子优化算法对立体物流仓储模型进行优化求解,获取最佳的仓储量。仿真实验结果表明,该模型能够准确描述不同的干扰风险,具有较高的仓储量优化效率和较低的误差率。     

基于模糊理论的关联规则及其在财险交叉销售中的应用研究

大量的客户信息数据给客户管理带来一定的困难,有效地借助数据挖掘工具,深入分析现有客户的个性化需求,维持重要客户并开展更广泛的交叉销售业务,对我国财险公司的发展具有重大意义。结合模糊集理论,探讨模糊关联规则在财险客户交叉销售中的应用,将模糊C均值算法引入到关联规则挖掘中,提出改进的Apriori算法—FARMA算法。借助SPSS、Clementine、R语言数据挖掘工具对算例数据进行挖掘,建立交叉销售模型,并进行算例分析,验证新算法的有效性。     

基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估研究

绿色信贷信用风险评估过程面临复杂性、非线性以及不确定性等问题,现阶段商业银行采用的传统评估方法较难适用。为此,将组合分类前沿研究领域的随机森林算法应用到该评估过程中,在建立较为全面、综合的评估指标体系的基础上,构建了基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估模型,并以重污染行业上市公司为对象进行了实例分析。与传统模型评估结果的对比表明,该评估模型实现速度更快,评估准确率更高,较为有效地提升了评估效率。     

仓储货位优化方法研究

本文基于物品间被同时订购的相关度,把物品进行分类处理,建立储位分配优化模型。货位优化后可以使相关性较高的物品聚集存放,又能使出库频率以及质量相对较高的物品存放在离出库口近的货位上。对于建立的优化模型,本文设计了一种基于贪婪算法的启发式算法来进行求解。