基于粒子群算法的项目群网络计划资源优化研究

传统的网络计划(CPM/PERT)默认项目实施所需资源已合理投入,并就此安排各项工作。由于该技术传递信息量较少,不利于项目群资源共享。文章通过对工程项目群工期、成本、管理资源分析,提出基于粒子群算法的项目群网络计划优化模型,引入柯布-道格拉斯生产函数完善目标函数,并以某区域管道铺设工程为例开展实例研究,为今后项目群管理提供参考与借鉴。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。     

关于美国《算法正义和互联网平台透明度法案》的借鉴与启示

近年来,随着互联网平台不断发展,沉淀的个人数据规模不断扩大,在数据运用过程中,"大数据杀熟"等算法歧视行为屡次发生,严重侵犯了公民的合法权益,不利于平台经济的健康发展,甚至影响社会公平与正义.2021年5月27日,美国参议院出台了《算法正义和互联网平台透明度法案》,禁止互联网平台通过算法歧视性地对个人信息进行处理,并提出一系列措施确保平台在算法使用过程中履行审核和透明度义务.当前,我国互联网平台发展走在世界前列,如何进一步规范互联网平台数据和算法等技术应用,以技术正义、向善应用促进行业整体健康有序发展,是我国数字经济高质量发展重要保障,也是完善社会主义市场经济体制建设的重要支撑.本文对《算法正义和互联网平台透明度法案》出台的相关背景进行了研究,对法案中值得关注的主要内容进行归纳总结,并梳理了各国互联网平台监管相关制度,结合我国实际,提出加强法规制度顶层设计、加大监管治理力度、创新数字化监管方式等治理路径探索方向.     

基于GA-BP神经网络的通信卫星效能评估模型研究

卫星通信作为未来联合行动的重要通信手段,其运用效能对联合行动的影响重大.该研究以通信卫星运用效能研究为切入点,通过对关键问题进行树状分解,建立了包含35个指标的通信卫星运用效能评估指标体系,基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络方法,构建了通信卫星运用效能评估模型.通过实际卫星工作过程中产生的数据对所建立的模型进行了验证,证明了该模型能够有效地评估通信卫星的运用效能.     

稳健参数设计发展现状和趋势研究

本文梳理总结了国内外文献,分别对稳健参数设计以及多响应优化方法进行阐述,通过对文献的整理,了解稳健参数设计的发展历程、研究现状,并分析稳健参数设计和多响应优化方法的研究趋势。     

基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究

文章以2014～2017年制造业上市公司ST企业为研究对象,并以1:2比例选取配对样本,针对T-3年的财务数据指标进行模型的构建与分析。结果表明虽然人工神经网络与逻辑回归都有不错的预测效果,但逻辑回归分析的结果准确率更高,可解释性更强。     

电子商务环境下企业配送中心选址模型与算法研究

考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将物流配送中心选址模型从变动费用和时间约束的条件进行修改,建立适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型.由于选址模型是NP问题,故采用启发式算法进行求解.     

基于混合K-中心点的Web客户聚类

通过对Web日志文件进行分析，该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Wweb用户的行为进行分析的方法。该算法利用模糊相似度，并模仿遗传算法中计算适应度思想，另加了一层循环迭代，每次比较适应度，保留最佳适应度，使之有较好的性能，改进了其易局部最优化的缺点。     

一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法），通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率。该算法首先将ECG数据进行离散小波变换，然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化，最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示，该算法压缩比大，信息损失小，能够较好地恢复原有的信号。