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摘要:在日常生活和生产中最短路问题是重要的优化问题之一,而Dijkstra算法是目前公认的解决最短路径问题较好的算法。论文采用C语言编程来实现使用Dijkstra算法求解最短路问题。
摘要:社团结构作为复杂网络的一个重要特征,被广泛应用到物理、生物、计算机以及社会学等领域。在实际应用中,社团发现算法的效率与社团划分结果的准确性对挖掘网络特性十分关键。Louvain算法是一种基于模块度的快速凝聚算法,能够准确划分出层次社团。在研究Louvain算法的基础上,针对算法主要耗时在计算模块度与遍历模块度增量上的问题,提出并行化的处理方法改进算法的运算效率,并应用改进后的算法在分布式系统上处理包含上千节点的Facebook数据集,通过对比原算法的运行结果,发现在社团划分效果准确的基础上,改进的并行化算法效率更优。
摘要:研究了一种解复杂连续函数优化的动态量子遗传算法(DQGA)。设计一种动态量子旋转角的更新策略及量子门调整策略,以加快算法收敛速度,同时为淘汰适应度差的个体,量子旋转策略表中动态地嵌入了变异算子。在算法进化后期引入灾变算子使算法及时跳出局部最优,避免早熟收敛。五个复杂连续函数的测试实验表明:所提算法对复杂连续函数优化问题的寻优能力较QGA更强,算法的稳定性更高,算法的迭代次数亦优于传统量子遗传算法。
摘要:随着网络技术的发展和演变,网络设备的正常运行是满足用户业务的最基本需求,也是网络业务正常运行的关键。为此,论文提出以蚁群算法快速查找网络故障,它利用设备信息素浓度强弱判断网络设备故障概率,根据信息素浓度构造业务故障路径。
摘要:P2P技术是当今发展最快的网络技术之一,但是P2P数据流大量的出现给互联网造成了一定的影响,因此为了控制P2P流对互联网产生的不良影响,有必要对P2P流和非P2P流进行识别和分类。然而对数据流进行聚类是对不同属性的数据流进行研究的重要一步,因此论文提出一种基于网络流量行为特征的P2P数据流聚类算法,该算法的思想是:首先描述P2P流量数据包的特征,根据P2P数据包的特征使用相似性计算算法对P2P相似流进行计算,其次使用决策树算法对P2P数据流与非P2P数据流进行分类,最后使用欧氏距离和粒子群算法对相似的P2P流进行聚类。
摘要:为了提高蛋白质转换算法的加速比,提出了基于OpenCL的蛋白质转换算法。通过研究笛卡尔积算法中的并行性,论文首先在CPU中实现了串行蛋白质转换算法,再使用OpenCL技术在GPU中实现并行蛋白质转换算法。测试结果表明,使用GPU平均加速比为1.42x。
摘要:针对无人机改变飞行任务以及实际飞行航迹存在状态差异的问题,首先分析了不同的场景,同时指出与传统局部实时规划的差异,进而根据不同的场景进行决策与方法分析。最后,经过仿真实验验证,验证了方法的可行性与有效性。
摘要:变压器是电力系统最重要的电气设备之一,根据绕组变形进而引起的绕组漏电感参数变化这一特征,故对绕组参数在线辨识提出了更高的要求。论文利用双绕组变压器模型,采用递推最小二乘算法,对绕组的漏电感参数进行辨识。通过Matlab/SIMULINK对某一简单的系统的仿真,结果表明该算法不受负载率及其功率因数的影响,能够准确地识别变压器绕组参数,对绕组状态进行在线监测。
摘要:针对受限玻尔兹曼机(RBM)在进行无监督训练时易出现特征同质化导致泛化能力较差的问题,设计了将类别条件引入RBM训练中,从而提出了基于类别条件的RBM(lCRBM)。针对RBM的训练,将类别信息作为模型隐单元训练条件,参与到隐单元后验激活概率计算中;并将该模型作为深度玻尔兹曼机(DBM)的底层结构,应用于深度学习中。通过手写数字识别集合测试,该模型在训练速度和特征提取有效性上均有较大改善,并且能够提高深度模型的特征学习能力。
摘要:通过RFID标签在室内的精准坐标定位来确定用户在室内的位置。定位算法通过PDOA测量用户与识读器标签之间的距离,由于误差的存在,通过梯度下降算法迭代逼近精确位置。迭代过程中使用Hesse矩阵来得到梯度下降的最优步长,减少迭代次数。仿真实验证明算法在智能家居系统定位的速度和精确度。
摘要:由于影响油井产油增量的因素是十分复杂的非线性关系,传统的措施效果预测方法难以反映时间累积效应产生的作用,所以论文提出了基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法,并用改进的遗传算法对网络模型进行优化,应用到实际油井压裂措施后增油量的预测中。测试结果表明,基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法有很高的精确度,是一种可行的油田措施效果预测方法。
摘要:注采井网边界的精确追踪是油田动用状况研究及开发调整潜力评价的基础。针对注采井网形成的平面变密度离散点集的边界追踪问题,论文在注采井网特征分析的基础上,提出了一种基于分块行列法的井网边界自动追踪算法。通过确定合理的搜索步长,首先利用整体行列法进行总体边界的识别,然后对复杂边界的子集再实施分块行列法进行子边界的识别,最后将整体边界和子边界进行融合并对特殊边界井进行必要的处理和修正,进而得到合理的注采井网边界。该方法可有效识别变密度平面点集的凸边界和复杂凹边界特征,并在喇萨杏油田12个区块的单层动用状况研究和剩余潜力计算中得到了广泛应用,极大提高了边界井识别效率,保证了剩余潜力评价精度,取得很好的应用效果。
摘要:任务分配方法是影响集群系统性能的关键所在,影响着集群系统的负载均衡和系统资源利用率。在机场噪声等值线三维动态绘制过程中,网格间距大小决定绘制精度和噪声计算量,如何将机场周围区域中的噪声计算任务分配到集群中不同服务器节点并动态控制网格间距是提高集群系统资源利用率、缩短平均响应时间和提高噪声等值线绘制精度的重要环节。针对上述目标,分析了机场周围环境结构因素和机场噪声分布特性,建立了噪声计算量与服务器负载之间的关系,从而构建面向机场噪声等值线三维动态绘制的任务分配模型,并采用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,该方法能够均衡地分配任务,充分利用系统资源,缩短系统响应时间,达到机场噪声等值线三维动态绘制的实时计算要求。
摘要:机场建设促进了周边地区的经济发展,同时不可避免的带来了航空噪声。为有效控制航空噪声,基于不同飞行程序将航迹进行聚类分析,提出飞行程序的噪声最优航迹的概念。以噪声最优航迹为指导优化飞行程序,使航班执行优化后的飞行程序能避免飞过人口稠密区,从而降低航空噪声影响。以首都机场为例进行实验验证,将优化后的飞行程序导入INM(Integrated Noise Model)中,计算噪声敏感区的噪声值以及不同噪声区间内的人口和面积,并绘制噪声等值线图。实验表明,所提出的基于噪声最优航迹的飞行程序优化方法具有可行性,能有效降低航空噪声影响,可为减噪飞行程序设计提供理论依据。
摘要:针对核跟踪中均值漂移算法候选目标模型起始检索窗口选择的不足,将卡尔曼滤波预测的窗口和三帧差法提取的窗口通过加权的方式,产生一个新的检测窗口作为均值漂移算法的检索窗口,同时对核函数带宽和目标模型进行更新。实验表明经过优化的算法,对运动物体跟踪的效果有了明显的提升,算法的鲁棒性也得到了增强。
摘要:随着传感器技术的发展,运行在各种移动设备上的上下文感知应用也迅速增加。这些应用软件不断地捕获移动设备周围的环境信息作为上下文,然后自动地调整设备的状态来适应上下文的变化。然而它们适应的过程中可能会由于触发了错误的适应规则而出错,因此,对这些上下文感知应用进行测试是保证其发展的至关重要的先决条件。由于上下文状态的多样性,在设计测试用例的时候可能会存在组合爆炸问题。论文了提出了一种基于正交试验设计的测试用例选择方法,并开发了一个普通的上下文感知应用来证明该方法对测试用例选择的有效性。此外,该文还对实验数据进行分析来展现该方法所特有的错误定位能力。实验结果表明,该方法不仅能够有效地选择出高效的测试用例,而且还能够利用这些测试用例来定位一个上下文感知应用的程序错误。
摘要:为了提高软件系统的可扩展性和可维护性,在系统设计时必须搭建一个可以适应用户需求变化的系统框架,因此,在处理系统中对象间一对多的依赖关系时,采用面向抽象的思维方式,引入观察者模式,把变化部分从那些不变部分里分离出来,形成抽象类或接口,这样,当用户需求发生变化时,只需增添抽象类或接口的实现类,而无需改变原来的代码,从而提高了系统的稳健性,大大降低了软件系统维护的成本。实践证明,在项目设计中,具体抽象到哪一层可以结合各个开发平台的特性而做调整和优化,并不是一成不变的。
摘要:针对传统的有线载荷位移测量系统在操作、运输、数据传输和数据处理系统的不足,基于模块化设计思想,采用有效数据的识别获取技术、无线自组网技术、无线传控技术和具备无线接收、数据采集、图像显示、数据存储、数据查询和报表生成功能的开发程序,最终研制出一种由上下位机组成、无线数据传输的、基于双终端的载荷位移测量系统,彻底克服了传统有线载荷位移测量系统准备繁琐、多趟搬运、移动距离受限、部件多而重、操作不便等缺点,提高了设备的便携性、易操作性和数据传输的稳定性,同时测量精确,准确性高。文章详细介绍了基于无线自组网的载荷位移双端测量系统的设计实现方法。