基于粗糙集理论的隐性知识决策

针对目前隐性知识本身的不确切性,本文首先对隐性知识的内涵进行了阐述,进而从如何提高隐性知识管理决策水平的角度,对粗糙集理论应用于隐性知识决策进行了探讨。     

基于隐式反馈的用户兴趣漂移方法

针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的用户兴趣漂移方法.将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,对短期兴趣采用滑动窗口处理更新,对长期兴趣采用最近最少使用淘汰算法,并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其它三个模型.     

微波强化薯蓣皂甙水解的研究

报道了微波强化薯蓣皂甙水解的研究。实验表明微波可以明显促进薯蓣皂甙的水解。与水浴加热方法相比,微波水解可减少HCl用量50%,缩短水解时间92%,提高得率20%。采用正交实验对微波辐照时间、微波功率、[H+]浓度3个影响微波催化薯蓣皂甙水解的因素进行了研究,探讨了微波催化水解的机理。实验结果表明,微波强化薯蓣皂甙水解的最优实验条件为:微波功率700W,C[H+]=2 mol/L,水解时间20 min。     

生鲜农产品冷链管理及关键技术研究进展

冷链已经成为世界各国提高生鲜农产品流通条件、食品质量安全、农产品附加值及促进农产品走向国际市场的重要保障。与世界发达国家相比,中国的生鲜农产品冷链在技术、整体设备拥有量和系统管理水平等方面均存在一定的差距。在对国内外冷链管理研究进行梳理的基础上,对冷链管理中的几类主要问题:库存、物流系统规划、质量安全、协调机制及关键技术等进行综述和比较分析,最后从生鲜农产品冷链碳排放、消费者行为倾向、闭环供应链等方面探讨中国未来生鲜农产品冷链的发展趋势。     

一种高可用的自适应双控制器心跳设计

针对当前在构建高可用性系统的过程中,静态心跳时间设置的特征,设计一种双控制器心跳自适应模型。它能根据数据读写请求的频度特征,调节心跳时间的设置,从而最终提高双控制器存储系统的高可用性。在此基础上,建立其相应的故障检测高可用Petri网模型来评价双控制器的高可用性能。计算表明,该方法能提高双控制器系统的高可用性。     

基于人类社交行为的动态多目标优化

为了提高多目标微粒群优化算法处理多目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,提出了一种基于人类社交行为的多目标动态微粒群优化算法。考虑到粒子寻优过程受到环境中精英粒子与平庸粒子的影响,分别对自身产生推力与阻力作用,并引入局部跳出策略,使算法具有很强的全局搜索能力和较好的鲁棒性能。通过典型的多目标优化函数对算法进行了测试验证,结果表明提出的多目标算法具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优能力,性能优越,可供许多领域优化问题求解借鉴。     

基于数据仓库的数据转换服务(DTS)技术的应用

数据仓库系统是在学校各部门系统的基础上发展而来的,其内部存储的数据来自于事务处理的各个系统和外部数据源。因为学校的业务系统是在不同时期、不同背景、面对不同应用、不同开发人员等各种客观前提下建立的,其数据结构、存储平台、系统平台均存在很大的异构性,所以学校各种源数据缺少统一的标准,数据难以转化为有用的信息,原始数据的不一致导致决策时可信度的降低。本论文着重介绍了在数据仓库中利用数据转换服务(DTS)技术对于不同的数据源的数据进行转换,使得最终的数据实现完整性和一致性的统一。     

基于混合策略自适应学习的并行粒子群优化算法

针对当前各种粒子群优化算法解决问题时存在的局限性,提出一种基于混合策略自适应学习的粒子群优化算法(HLPSO)。该算法从收敛速度、跳出局部极值、探索、开发几个不同角度融合了4种具有不同优势的变异策略,当面对不同形态的复杂问题时通过自适应学习机制选择出合适的策略来完成全局寻优。通过对7个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明了所提出的算法具有较快的收敛速度、较高的精度以及很强的跳出局部极值的能力。     

一种基于WSN的核辐射监测系统能量有效数据聚合方法

在核辐射监测传感器网络中,传感器监测节点要进行信息监测、数据传输与聚合等任务,减小能耗从而延长其生命周期成为其关键问题。本文在LEACH算法的基础上提出ECLEACH改进算法,算法考虑了传感器节点剩余能量、节点传输距离等因素,使得簇头节点的分布更加均匀,仿真结果表明,与LEACH算法相比较,ECLEACH算法使整个网络的能耗更加均衡,有效地延长了网络的生命周期。     

基于毕业生求职视角的一种新型实践教学模式

阐述计算机大学毕业生求职的现实基础上,分析传统的实践教学应该需要加以改进,提出学校和企业合作的"双师"指导模式。