试论RSA技术的应用

RSA算法在文件加解密应用中具有非常广泛的应用前景,本文就RSA算法进行了较为深入地研究,并对其作为当前最为实用的加解密方法为文件的加解密提出了自己的认识。     

贪心算法求解最少资源问题的探讨

面对资源的日益紧缺,如何有效合理的利用资源一直是专家学者研究和探讨的热点问题。最少资源问题是对初步资源规划问题的探讨,可以为多个资源组合规划问题的基础研究提供有效的参考作用。传统的回溯法穷举虽然能找到最少资源问题的最优解但其时间复杂度会高于o(n!),往往耗时太多,不能满足问题的及时性。提出了一种以最早开始时间为贪心策略的求解最少资源问题的贪心算法,不仅能够找到最优解,而且其时间复杂度仅为o(n2),极大提高了算法的效率。     

基于神经网络模型的智能产业板块股价探究

针对金融波动性和市场风险，基于A股市场上70余支智能板块的股票近十年的四因子数据，从神经网络模型入手实证分析，利用随机梯度算法对收盘价预测，比较预测值与实际值的模型误差及损失函数，从因子选取、算法改进及指标择优。结果表明，神经网络模型参数在批次为2、迭代次数为4150时， MSE、MAPE、MAE 分别为60.1911, 30.7326, 4.8032，收盘价的拟合效果最佳，该参数下的神经网络模型可用于探究股票市场价格趋势，为投资者、金融机构提供一定参考依据。     

IP电话系统中地址映射表的创建与查询

基于十叉树的存储结构及其查询方法，提出了一种适用于VOIP系统的地址映射表创建方法及其相应的查询算法，并且以提高表的查询效率为目的，设计了地址映射表的数据类型与存储结构。实验表明，采用树形存 储结构构成的地址映射表，其相应的查询算法可以获得较短的耗费时间。     

中铁快运北京分公司配送网络优化研究

随着社会经济的发展,货物运输呈现几大趋势,其中包括货物运输的物流化。而物流作业(装卸搬运、储存、运输、包装、流通、加工、信息处理等)的很大部分都是在物流节点上完成的,所以,配送中心的选址是否合理直接影响配送中心各项经济活动的成本,同时也关系到企业的长久发展。针对中铁快运公司的具体实例,提出可行的网络优化设计方案,为中铁快运的决策提供支持。     

物流实时配送系统优化模型的构建与求解分析研究

为了解决物流实时配送系统过程的具体实施问题,以满足人们不断增长的物流需求,本文主要研究物流实时配送系统问题中,最优的配送中心个数,配送中心的选址,配送运输车辆行程路线安排,探讨寻求解决问题的有效方法,从而构建适当的运筹学数学模型,并对模型的求解进行深入透彻的分析研究,以实现整个集成物流系统的最小成本,从而实现最优化目标。为物流配送企业解决此类问题提供了思路和方法,并在部分企业进行了实证运用。     

Can NN-algorithms and macroeconomic data improve OLS industry returns forecasts?∗

Using an extensive range of macroeconomic indicators and a number of two-stage models mixing OLS and a non-parametric approach known as the nearest neighbour algorithm, the authors analyse the potential for improving forecasts of US industry returns over those built by OLS on industry-specific variables only. Basic performance is measured by the average cross-sectional correlation over time between the 55 forecasted returns and the realized returns across industries. Since investors and asset managers typically want a steady performance over time, the volatility of this cross-sectional correlation is further taken into account in an adaptation of the Sharpe Ratio. Strong evidence is found in favour of certain macroeconomic factors as dominant industry return predictors, and some two-stage models based either purely on OLS or a mix between OLS and the non-linear model can lift both cross-sectional forecasting correlation and Sharpe Ratio. However, viewed overall in relation to the benchmark OLS model, performance is not consistently improved by any particular model.     

大口径三通管翻边成形工艺参数优化

本文主要研究以冲压变形规律设计的预制孔管件一次成形特定高度的三通管是可行的,但需对工艺参数优化。     

遗传算法在装配线平衡中的应用

装配线平衡是混合装配生产线调度的重要基础,是面向订单装配(ATO)得以实施的技术瓶颈,对提高生产率和设备利用率也具有重要意义。在工位数量给定的条件下,文章针对装配线平衡的数学模型,提出了一种面向装配线平衡的非标准遗传算法。该算法基于各操作之间的逻辑优先关系产生可行操作序列而生成初始种群,保证解的可行性;在此基础上实现寻找最小节拍、选定较优序列进行遗传,并采用最优保存策略确保算法收敛到最优或近优解。最后通过实例验证了该算法的有效性和可行性。     

城市干道交通拥堵识别技术研究

为快速有效地进行城市干道的交通拥堵识别,文中提出一种基于朴素贝叶斯的城市干道交通拥堵识别算法。最后,基于南京市主干道的交通调查数据,对朴素贝叶斯算法以及基于径向基函数神经网络的城市干道交通拥堵识别算法进行对比。结果表明,朴素贝叶斯算法在对城市干道交通状态的识别上比基于径向基函数神经网络算法具有更好的准确性、优越性以及更低的误判率。