基于SP的模拟退火算法在装箱问题中的应用

在传统模拟退火算法的基础上,对装箱问题的优化算法进行了研究.结合装箱问题的具体特点,采用SP序列对来描述模块间的拓扑关系,并通过精细的模拟退火策略(精细的降温策略,提前退出策略),以及增量式的新解评估策略对算法进行优化.试验结果表明,相比传统的模拟退火框架,改进的算法能够取得较好的运行时间与面积利用率.     

基于MS聚类分析模型的数据挖掘应用研究

本文分析了数据挖掘所具有的重要作用,简单介绍了MS聚类分析的现状,并对MS聚类分析的数据挖掘应用模型及建构数据挖掘体系的方法进行了探讨。     

基于TF-IDF和人工神经网络模型的众筹影响因素研究

随着社会经济的发展,教育资源不平衡的情况正在愈演愈烈。很多地区的适龄儿童因为没有合适的经济条件和物质基础,就难以享受到良好的教育资源。在这种背景下,教育众筹平台成了一个协调教育资料的渠道,众多贫困地区的教师可以在平台上发布申请书而获得社会大众的关注和支持。基于美国众筹网站的18万条申请记录数据进行了一系列分析,对教育众筹成败的影响因素做了深入讨论。首先,基于TF-IDF算法,对申请书中的文本关键词进行了提取,使得大众可以快速地了解到申请书的核心诉求。基于Python计算了单词的TFIDF值,并统计出了最常出现的一些关键词,并分析了关键词对申请结果的影响因素。之后,建立了人工神经网络模型,实现了对申请结果的精准预测,并对项目的申请者和审核者提出了合理化的建议。     

太阳能最大功率点跟踪算法与控制系统研究

太阳能电池板所发电能有最大功率输出特性,根据这一特性通过计算法可实现最大功率的输出,这就是太阳能最大功率点的跟踪。本文介绍了最大功率点跟踪的基本方法,在分析了各自优缺点后,选择了扰动观察法,提出改进的扰动观测法算法。结果表明研究的控制系统运行稳定,避免了快速振荡现象的出现。     

基于图书馆借阅行为数据的关联分析

本文主要介绍了关联规则的基本概念和使用方法,并且对高校图书馆的借阅数据进行挖掘,获得了图书馆之间的一些关联规则以及学生借阅时的偏好,这些结果对于图书馆提高服务质量提供了有力保障。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险模型改进探究

BP神经网络信用风险管理模型以其较强的逼近非线性函数的能力而适应商业银行信用风险管理的要求,但是其自身的权值调整方式存在的缺陷影响了模型的应用。分别采用Adaboost算法和遗传算法对BP神经网络信用风险模型进行了改进,通过对200家上市公司的财务数据指标进行考察,比较了两种模型的优劣:经过Adaboost算法改进后,模型可以平稳地达到系统判别的最小误差,但运行时间较长;遗传算法采用变异操作可以迅速达到系统判别的最小误差,但由于权值改变过于激烈,可能造成系统过于注重权值的改变而忽视了原始数据指标的特性。     

柱下单独基础厚度直接解算法

按<混凝土结构设计规范>给出的冲切承载力计算公式确定柱下单独基础的厚度,需要进行试算,这会给设计带来一些麻烦.本文从基本计算公式出发,推导出基础厚度的直接解算公式,从而避免繁琐的试算过程,使设计计算得以简化.     

基于微分演化算法的DCT脆弱水印优化

基于离散余弦变换的水印嵌入技术存在变换过程中浮点数-整数转换而引入的舍入误差问题。文章采用微分演化算法修正了这类舍入误差,提高了基于离散余弦变换的脆弱数字水印的性能。同时,对该算法进行了介绍和描述,比较了它的性能。最后,就提取出来的水印的标准互相关相似度、加入水印后的影像的峰值信噪比,以及算法结果的质量和收敛率作了详细的比较。     

EPC模式下物流园区照明改造的ESCO选择研究

提出了合同能源管理模式下物流园区照明改造的ESCO评价体系,采用区间层次分析法,结合IEM算法以及模糊互补判断的排序方法,对多个ESCO进行了评价。最后,以某物流园区为例进行了实例验证。     

基于PLC控制的变频恒压供水控制

本文介绍了基于PLC控制的变频调速恒压控制的背罱、设计原理，以及具体的控制电器原理探讨在恒压供水系统中，PLC与变频器协作处理的实现过程，以及供水闭环系统设计的发展趋势。