基于冲突检测的一阶混杂Petri网动态行为演变方法

讨论了基于冲突检测的一阶混杂Petri网动态行为演变方法,首先给出用于一阶混杂Petri网冲突检测的瞬时迁移、延时迁移、指数迁移及区间速率连续迁移等4类迁移间的冲突判定定理;然后给出基于冲突检测的一阶混杂Petri网动态行为演变方法;最后通过混杂系统的一阶混杂Petri网模型说明冲突检测对行为演变分析正确性的重要作用。     

一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

一种多策略协同的多目标萤火虫算法

现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移动的过程施加Lévy flights随机扰动;最后,利用ε-三点最短路径策略维护档案解群的多样性.MOFA-MCS算法与其他6种经典的多目标进化算法一同在12个基准的多目标测试问题上进行实验,结果表明所提算法在收敛性、多样性方面总体上具有显著的性能优势.     

一种电影推荐模型：解决冷启动问题

推荐系统数据库的评分数据稀少,对电影推荐的质量有所限制。为解决这个问题,提出一种同时将用户和电影元数据纳入改进的隐语义模型的模型。构造用户元数据-分类矩阵与电影元数据-分类矩阵,将分类域与隐因子空间进行映射,以此获取新用户与新电影的隐因子,进行推荐。实验结果表明,这种模型在提高预测准确率的同时,有效地解决了冷启动问题。     

当前思想政治工作中的倾向及其思考

党的十六大和十七大以来,我们各级党组织和思想政治工作者在建立社会主义市场经济体制的新形势下,就如何加强和改进企业思想政治工作这个主题,进行了积极的探索和实践,取得了一系列优秀成果。但是,随着企业改革的不断深化,在伴随着经验和成绩的同时,也出现了一些不良倾向,影响了企业的两个文明建设。因此,我们在探索和总结推广先进经验的过程中,及时纠正和克服不良倾向,使企业思想政治工作真正得到加强和改进无疑是十分必要的。     

电容层析成像系统三维图像重建及其在两相流体积测量中的应用研究

探讨了电容层析成像系统中利用二维断层图像进行三维表面重建，并由三维图像求取两相流中离散相体积和观察其空间位置的方法。首先对二维断层图像序列进行轮廓抽取和细线化，然后进行轮廓匹配和轮廓插值并进行表面重建；最后利用三维图像求取两相流中离散相体积。初步的仿真结果表明，使用的三维重建算法简单，重建精度高，成像速率快，可以方便地观察离散相空间位置和计算出离散相体积。     

ECT系统中三维图象重建的研究

论文讨论了在ECT系统中利用二维断层图象进行三维表面重建的方法。首先对二维断层图象序列进行抽取轮廓、细线化、轮廓线追踪处理;然后对两相邻断层图象进行轮廓匹配;在两层已知(重建)图象轮廓中间插入若干个插值图象时采用同经度方向位置校准轮廓加权平均方法获得插值轮廓;最后在相邻的已知轮廓或插值轮廓采用最短对角线法进行三角片表面重建。仿真结果表明,利用上述方法可以较好地重建物体的三维表面。     

有导向变异算子的无线Mesh网负载均衡算法研究*

为了提高无线Mesh网络(WMN)的传输性能,提出基于有导向变异算子的进化算法GM-EA(guidedmutation EA)来优化WMN网关负载均衡问题。在已有的WMN负载均衡算法基础上,GM-EA算法通过结合粒子群优化的方法,更好地利用种群中的全局信息,在较少迭代次数下可以达到网关数量和负载均衡两方面的优化。仿真实验表明,GM-EA算法以增加执行时间为代价下得到的网关数量与比其他算法得到的结果更优;在网关负载均衡方面,该算法也取得较好的结果。