基于Jena的知识检索系统的优化研究

构建了基于Jena的知识检索系统,系统进行了一定的优化:采用了语义模型持久化存储方法,并使用最新的SPARQL语言,具有一定的先进性。经过实例验证,此检索系统有效地实现了知识的智能检索和推理。     

基于混沌粒子群算法的多目标多执行模式项目调度问题研究

在工程项目调度中保持工期、成本、质量以及资源的均衡控制是构成项目建设总目标的关键因素,关系到整个工程的成败。同时,鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的新算法,并将其用于求解多目标项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标综合优化模型,再运用基于优先规则的混沌粒子群算法解决该模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的项目多目标多执行模式优化调度问题。     

基于区块链的食品溯源系统设计

传统食品溯源系统数据层均由核心企业维护的关系型数据库组成,无法保证数据的安全性,且效率低、维护成本高。食品供应链参与主体众多,消费者购买到有质量问题食品往往维权困难,食品的问题来源难以界定,不能及时精准追溯到具体责任人。针对这些问题,设计了一种基于区块链的食品溯源系统,该系统在Ethereum（以太坊）平台中开发,除了实现去中心化、防篡改、可追溯等功能外,还在区块链系统中引入食品药品监督局节点,实现了数据变更服务和食品召回功能。消费者不仅能查询食品的全流程溯源信息,还能在该溯源系统中进行维权投诉。     

基于区域分割和Voronoi图的区域覆盖算法

针对无线传感器网络区域已知的区域覆盖问题,提出了一种基于区域分割和Voronoi图的覆盖算法（RSV）。算法首先分析已知区域的地理信息和兴趣点,根据传感器感知能力,构造合适大小的网格将已知区域细化分割。然后基于分割后的各个区域,根据兴趣点的数量划分其为不同权重部分,并初步设计传感器位置。根据初步部署位置和权重,对不同权重位置构造Voronoi图填补覆盖空洞,直至所有空洞被填补完毕,并为了延长运行寿命设计了合适的节点休眠策略。仿真实验显示,基于区域分割和加权Voronoi图的目标区域覆盖算法相较于现有算法,在节点数量增加较少的情况下,延长了网络的运行寿命,同时使节点能量消耗更加平均,在节点数量受限情况下,算法对有效区域的覆盖效果也更佳。     

一种基于用户行为状态特征的流量识别方法

针对当前业务流量的分类方式过于简略、识别结果不够确切的问题,提出基于状态特征的分类识别方法以精确识别流量数据中的用户行为。定义了网络通信中的用户行为并分析其特征,通过矢量量化技术结合主题模型方法从流量序列中提取行为状态特征,利用机器学习算法对状态特征建模,并按照用户行为的分类对流量进行识别。实验结果显示按照行为分类能更加详细地描述流量特点。在相同机器学习算法下,基于状态特征的行为识别方法准确度优于传统方法。     

地震伤员配送及手术调度优化问题研究进展

地震情境下伤员合理调度可有效提高伤员救援效率,减少灾害带来的人员伤亡,将伤员调度归纳为地震伤员救援车辆调度、灾后伤员救援车辆路径选择及优化以及地震伤员手术调度;分析了救援车辆调度以及伤员手术调度问题的现有研究成果,指出了现有调度模型以及目标函数选取上的不足之处;讨论了行为运作管理在手术调度过程中应用情况,总结了今后的研究方向;最后,通过上述研究的优缺点分析,展望了我国地震伤员调度及手术调度问题的研究趋势。     

基于区块链的汽车供应链产品追溯系统

区块链作为新兴的分布式数据库技术,具有公开透明、不可篡改和易于追溯等特征,与供应链产品溯源具有良好的契合度。针对汽车供应链面临的缺乏信任、溯源难度大及信息共享效率低等问题,运用区块链技术,设计了基于区块链的汽车供应链产品追溯系统。选用以太坊作为系统的开发平台,设计了授权管理、信息录入、溯源转移和链上查询等功能模块,根据功能需求设计了智能合约,增加了对敏感数据的处理环节。系统中配置了原材料供应商、零部件供应商、整车厂以及分销商4个参与主体,提供了监管部门与消费者的溯源接口。通过实例对溯源系统进行展示。研究表明：区块链溯源系统与传统的溯源方式相比,产品数据的安全性和溯源效率等方面具有明显优势。     

Job-Shop调度问题的量子蚁群算法求解*

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出了一种量子蚁群调度算法.该算法结合了量子计算中量子旋转门的量子信息和蚁群寻优的特点,通过作业车间调度问题的析取图表示,将原问题转换为求解析取图的关动路径,并利用量子蚁群算法进行求解.采用该算法对作业车间调度问题的基准数据进行测试,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究

为改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出了一种基于文化进化的并行粒子群算法,详细阐述了该算法的原理和具体实施方案.针对半导体炉管区批调度问题,设计了双层粒子群算法,外层应用基于文化进化的并行粒子群算法进行批量计划问题的求解,内层采用传统的粒子群算法求解调度问题.通过对其他文献中的仿真实例进行计算和结果比较表明,该算法优于文献中的启发式算法和蚂蚁算法.     

增量决策树知识获取

决策树算法已经在人工智能领域发挥了巨大的作用,但是传统的ID3算法并不能满足增量学习的要求,增量决策树算法已经成为了当前的研究热点。该文引入了属性值类别计数器的概念,然后重点介绍了ID4算法和ID5R算法,并在最后加以比较。