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目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。 相似文献
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快速跳出局部最优的VPS-GEP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正比,用两个标准测试函数和一个标准测试数据集测试了VPS-GEP算法的函数挖掘能力和效率。实验表明,VPS-GEP算法可以减少进化停滞代数55%以上。 相似文献
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为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。 相似文献
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纺织车间散发出的尘埃为混合性尘,内含大量有回用价值易燃的纤维尘绒和对人体危害较大的小粒径无机粉尘。因而纺织厂对滤尘设备性能要求不仅仅是过滤效率,同时要求滤尘设备将根据纤维尘绒回用价值分级回收和具有可靠的防火防爆性能。近几年国内外对纤维滤尘设备的研究都已注意进入滤尘设备的气流流径滤料的形式不仅影响过滤效率,而且对纤维尘的分级回收和防火性能有明显的影影。为此本文对国内外现有纤维滤尘设备的气流组织形式进行測试和试验研究,提出纤维滤尘设备的最佳气流组织形式。 相似文献