一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PMOPSO).该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择.在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息.采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整.针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现.最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性.     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

基于语义理解的中文智能检索模型研究

针对传统关键词匹配检索存在的缺陷,论文深刻剖析了语言信息量化机制及词间的语义关系,采用语义空间转换成可以量化的信息量空间,设计了一种基于语义理解的中文智能信息检索模型,从语言量化机制及语境双层次上阐述了模型的设计思想。在分析提取用户检索语义机制的基础上,提出一种计算用户查询语句语义与文档语义及语境相关度的新方法。实验表明这种检索方法可以提高搜索引擎的查全率和查准率。     

群决策中五类不确定性偏好的集成模型及应用

研究群决策过程中五类不确定性偏好的集结方法.定义了五类不确定性偏好的一致性概念,通过引入上,下偏差变量建立起各类不确定性偏好信息的权重求解模型;针对残缺偏好的信息表达形式,基于一致性要求建立了残缺元素的插补模型;依据群体决策意见最大程度一致的目标,设计了一种专家赋权方法,进而提出了基于群体满意度最大的五类不确定性偏好的集结模型;考虑到政府基层组织评估的复杂性,案例应用本文方法研究了某地区基层政府的绩效评估.     

基于用户自定义变更的本体进化

提出一种基于用户自定义变更的本体进化方法。首先给出了该方法的形式化描述,建立了本体一致性模型和原子变更及冲突消解方法,然后对用户自定义变更模型进行语义描述,将用户自定义变更转换成原子变更,并对其进行了优化。最后给出了用户自定义变更及优化的实例。结果表明:本方法可以很好地满足本体进化过程中用户的复杂需求,并实现了本体变更的形式化描述,解决了各种变更中的冲突问题。     

基于价值分组与偏好习惯的电视用户观看行为分析方法

针对个性化推荐系统中用户行为分析这一重要环节,本文以用户价值和偏好习惯为切入点,通过提取用户历史记录中的隐式信息,提出了一种新的电视用户观看行为分析方法。提取用户整体平均操作频次、近期平均操作频次、操作频次变化比率、最近一次操作时间间隔作为价值模型指标,根据特征指标提出包括忠诚、新生、流失等8类不同用户价值群体分类结果;将节目划分为12类,构建基于活跃度和稳定度的用户偏好习惯特征矩阵,将用户偏好习惯分为4个簇类,对用户偏好进行量化与分析。通过对1 025位用户产生的361 459条播放记录数据进行实验,结果表明该方法能有效对任意电视用户观看行为进行分析,提高了偏好分析结果的准确性。     

基于EWM-AHP-TOPSIS模型的液压实验台供应商的选择

为了对教学专用液压实验台供应商做出科学地选择,建立了对供应商的评价指标体系,运用熵权法并充分利用供应商的具体信息求得各评价指标的客观权重,采用层次分析法,结合需求方对不同评价指标的偏好,计算指标主观权重;然后求解各指标同时具有主客观意义的综合权重,并依据理想点法获得供应商与理想点的贴近程度,从而对供应商进行评价和选择;...     

基于深度卷积网络的海洋涡旋检测模型

传统的利用遥感数据检测涡旋的方法通常是基于物理参数、几何特征、手工特征或专家知识。本文重点研究了基于深度学习技术从海表面高度图中识别海洋涡旋的方法。针对海洋卫星拍摄的海洋表面高度图中的涡旋检测问题,提出了一种基于卷积神经网络的多涡旋检测模型,该模型能够准确提取涡旋的特征信息,拟合语义信息与海面高度之间的关系。同时,在用于涡旋检测的最新公开数据集SCSE-Eddy上进行模型训练,以评估基于人工智能的涡旋检测方法性能,该数据集涵盖了15年来位于中国南海及其东部部分海域的每日卫星遥感海表面高度数据。实验结果表明,与现有的方法相比,本文模型取得了更好的检测结果,能够更好地区分相距较近的涡旋。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

基于自适应对抗学习的半监督图像语义分割

现有的自适应对抗学习方法采用固定惩罚因子在不同特征层进行监督学习,并采用FCN(Fully Convolutional Networks)作为判别器的基础框架,模型缺少泛化能力,在分割较复杂场景时易造成类感染和类漂移。针对该问题,提出了一种学习率自适应的对抗学习的图像语义分割方法。该方法设计了一种类似SegNet结构的网络判别器,采用最大池化进行非线性上采样,既继承了FCN的优势,可以输入任一大小的图像,又保留了相对精细化的特征相关性信息。由于提出的模型可以通过自适应学习率调整对抗损失与交叉熵损失的权值,从而更新生成器的分割网络,所以提高了语义分割的精度;此外,提出的模型在判别器中采用了SegNet框架代替FCN框架,克服了暴力池化问题,且能够将未标记目标数据集的边缘信息引入网络结构中,从而能有效纠正网络的边缘区域,较好地保持图像的边缘细节,从而使分割结果更为精细。在PASCAL VOC2012标准数据集进行实验,并与现有的性能较好的弱监督分割模型相比,实验结果表明:本文模型能够更精细地分割出较复杂背景的目标,有效地缓解类感染和类漂移,并且有效地保留了边缘细节。     

面向再制造设计方案的去主观混合多属性决策方法

面向再制造设计(Design for remanufacturing,DfRem)是将再制造特征考虑到产品设计过程,因设计者缺乏明确定义的再制造知识,面向再制造方案决策受设计者主观偏好、经验等主观因素的影响,导致不合理决策设计方案。为了客观地得到面向再制造最优设计方案,提出一种去主观的混合多属性决策方法克服设计过程主观因素的影响。首先,通过物元理论表征设计特征与需求信息,结合设计准则得到初步设计方案,接着建立考虑技术、经济和环境因素的评价指标体系,采用熵权法和模糊集通过多属性决策得到最优设计方案。最后,以面向再制造的电机拆解机设计为案例验证上述方法的可行性与实践性,结果表明上述方法对面向再制造设计的方案决策有效可行。     

目前管理信息系统弊病分析及其改善途径

本文在肯定管理信息系统给企业带来经济效益和社会效益的前提下，分析了管理信息系统中存在的主要弊病及产生弊病的主要原因，主要弊病：信息质量问题，适应性差，及系统与用户之间存在着间隙。产生弊病的主要原因是：系统开发队伍的结构不合理，原理数据的局限性、数据集的表态性，及传统开发方法本身的限制。根据对弊病原因的分析，探讨了克服弊病与改善系统性能的基本途径：合理组织系统开发队伍，适当拓宽系统范围（包括拓宽数据     

基于通用组件的分布式仿真系统的研究

介绍了一个基于MATRIXx的通用实时分布式仿真系统的开发。该系统可以接受来自网络或本地终端的不同数据输入。仿真模块中的应用模型能自动获取这些数据，并加以分析和计算，最终输出实时的仿真控制信息，同时设计了相关仿真组件来实现数据的输入与输出以保证实时通用的数据传输。实验结果表明，仿真的实时性能够得到充分保证。     

基于Web的CAD系统研究与实现

介绍了一个新的基于Web的CAD系统。用户可以在任何操作系统上，通过浏览器来利用安装在服务器上的该CAD系统进行产品的设计。无需事先安装任何其他软件，也不用考虑系统的维护。本讨论了实现该系统所需的架构和数据库结构，并给出了系统的UML模型，利用Java和CORBA在Web上建立原型系统。     

DOS多任务远程通讯系统的设计与实现

本文介绍作者在ＤＯＳ上开发的多任务远程通讯系统，它可以实现微机之间的远程数据传送、命令控制、定时收发等功能。该程序常驻内存，在后台进行数据通讯。在数据传送期间用户仍可执行ＤＯＳ命令或继续执行程序，在ＤＯＳ上实现了多任务的并发。该系统具有与程序员和用户的两套接口，用户通过命令调用其功能，而程序员可在汇编，Ｃ，ＦＯＸＢＡＳＥ等语言源程序中实现后台数据通讯。     

网格环境下基于移动代理的两级环调度模型

网格环境下基于移动代理的两级环调度模型主要由网格任务管理中心、网格资源节点、网格用户、用户作业组成。网格任务管理中心依据网格用户提交的作业动态生成两级环,即超级环和普通环。两级环中资源节点由超级环管理节点、普通环管理节点和普通环资源节点构成。不同节点充分利用移动代理的自主迁移能力共同维护任务的正常运行。通过对两级环模型的事件响应时间延迟、系统可靠性、负载平衡、作业运行时间的分析和仿真,证实该模型能够有效利用网格计算资源、均衡资源负载。     

AWGN信道中二维扩展频谱系统的误码率分析

首先对时域、频域二维扩展频谱系统作了简要介绍，与传统的DS-CDMA系统相比，其主要区别是将经时域扩频后的信号复制成多个并行分支，在频域用一组正交的扩频码进行第二次扩频。该系统能更有效地利用传输带宽．实现频率分集，并且由于是二维扩频，所以该系统有更强的多址能力。然后，本文对多载波二维码分多址系统的接收机和发射机进行了较为详细的数学分析，给出了二维扩展频谱系统的工作原理，并且在假设系统完全同步的情况下，推导出了在加性白高斯噪声(AWGN)信道中二维扩展频谱系统的误码率表达式，并给出了相应的误码率特性曲线。     

基于飞行员负荷的直升机低空突防航迹评价

通过建立直升机飞行员负荷的评价指数,分析了不同复杂程度任务中飞行员体力、精力的要求和自身素质要求,证明了飞行员负担与驾驶操纵活动的频率存在正比关系;通过研究直升机沿着不同航迹飞行的控制量变化,引出了控制量增量幅度/梯度比的概念,建立了包含控制量幅度、频率信息的坐标图。并以坐标图中对直升机的姿态和位置变化影响较小的稳定区坐标点所占的比例作为评价飞行员负荷的指标,从而建立起包含驾驶负荷信息的指标评价体系。     

无线射频技术在矿井管理系统中的应用

随着矿产资源开采技术的日益完善,信息采集和处理已逐渐成为矿井管理中重要的技术环节。通过利用无线射频技术对人员、物资进行远程跟踪识别,为企业信息管理系统的完善提供了重要的参考信息。通过对矿井管理系统体系结构及其计算机网络监控系统的介绍和分析,提出基于井下地理信息系统的标签信息资源调度方案。实践表明：该决策方案能有效地对矿区资源进行调度和监控,是物体识别技术下一步发展和应用重要方向。