基于定性映射的粒逻辑及其Petri网推理算法

基于不确定性知识处理特点,在认知机理下,通过基于属性定量与定性之间的转化关系而建立的定性映射, 给出了属性粒的概念及其逻辑计算公式,并在此基础上构建了初步的粒逻辑系统,最后通过Petri网对其逻辑推理进 行形式化描述。结果表明其是有效的,使得有关认知识别与判断推理等思维操作能得到较好的表达。     

基于数据仓库的联机分析挖掘系统

基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为趋势，设计并实现了一个应用模型。该模型建立了一个B／S架构的双服务器数据仓库，将数据挖掘与OLAP思想相结合，提供多维度事务内、事务间关联规则的挖掘。介绍了系统设计思想和体系结构，对系统的各部分功能进行了分析，并在此基础上提出了传统OLAP系统到OLAM系统平滑过渡的解决方案。     

基于CWM的数据挖掘服务中心设计

跨平台的数据挖掘服务具有广阔前景。该文利用Web服务技术和公共数据仓库元数据模型(CWM),设计了一个具有平台无关性的数据挖掘服务中心,为决策支持分析员和技术人员之间架起一座桥梁,面向各种平台客户端和数据仓库环境,实现目前数据挖掘工具缺乏的通用性、灵活性和可重用性。文中介绍了系统架构设计以及关键内容如元数据、CWM、WEB服务技术等。     

基于Honeynet的网络入侵模式挖掘

随着互联网的扩张和基于互联网应用的发展,网络安全越来越受到人们的关注。网络入侵的检测和防范也越来越受到人们的重视。构建一个安全的网络,就要对攻击者的行为模式和攻击手段进行分析。该文提出了一个基于Hon-eynet的网络安全系统,通过Honeynet中的机器收集攻击者的有效信息,然后使用数据挖掘算法从这些数据中找出入侵者的攻击模式,从而提高入侵检测系统和防火墙的检测和防范能力。     

有车辆数限制的开放式车辆调度问题研究

有车辆数限制的开放式车辆调度问题(m-OVRP)是车辆调度类问题(VRP)的一个新的分支.本文通过多初始解选优、平滑动态的禁忌长度等改进手段,基于遗传算法中变异的思想,设计了改进的禁忌搜索算法来解决m-OVRP问题.实验结果表明,本文提出的算法不仅能很好地解决m-OVRP问题,对OVRP问题也能得到稳定的结果.本算法核心包括:提出一种全新的构造初始解的贪心算法,在禁忌搜索初始解的选取中采用多初始解选优的策略;提出在禁忌搜索中采用平滑动态的禁忌长度.本算法可以很方便地应用到其他的一些启发式搜索问题的求解中.     

搜索引擎技术研究与发展

介绍搜索引擎技术。首先以工作方式作分类介绍,接着介绍各部分工作原理和技术研究,包括如搜索器策略、检索策略、搜索结果处理、信息检索Agent、多媒体搜索引擎等关键技术。最后展望搜索引擎发展重要方向。     

基于OBE的数据结构与算法课程思政课堂建设探索

针对传统工科课程教学活动中存在的一些痛点,提出进行数据结构与算法课程的教学改革,基于新工科建设背景和OBE教育理念,总结出一套新的教学设计,阐述课程目标和课程设计的具体实现方法,并介绍教学法的应用过程,最后说明教学效果。     

有数量限制的开放式车辆路径加速算法

设计有数量限制的开放式车辆路径加速禁忌搜索算法,将所有点(包括客户和仓库)做Delaunay三角剖分后,限制问题的解的大多数边与Delaunay三角剖分的边重合。实验结果表明,该算法在保证寻求到相对较优解的前提下,执行速度得到大幅度的提升,解与上界关联紧密,可以应用到其他启发式搜索问题的求解中。     

一种均衡代价的网格简化方法

由于移动设备要求计算量小,一些经典的算法保形效果好,但计算量大,不太适合移动环境;而通用取中点的收缩方法虽然非常简化,但保形性不好。设计了一个在保持模型外观的基础上对网格模型进行简化和简化后的模型恢复的完整算法。首先设计了综合平均曲率大小和曲率变化量大小的特征保留折叠代价策略。平均曲率大小是利用边的两个顶点所邻接三角形片的两两法向夹角的平均值来计算特征保留折叠代价队列;同时考虑到存在的一些特殊情况提出加入曲率变化量来判断特征片面的特征保留策略。为了避免综合判断带来的计算量的增加,所设计的平均曲率代价和曲率变化量代价均是同一个Cost函数的线性组合。此外,还设计了基于权重代价的在折叠边上快速计算该边的收缩点位置的有效方法,基于Cost函数的线性计算,由于Cost函数在整个算法中可重复利用,因此在没有增加计算量的情况下又提高了保形性,在计算效率和简化质量两者之间取得了一个均衡。实验证明,该算法可以在保持模型外观的同时有效地降低模型规模并计算量较小,适用于计算能力低的移动设备运算环境。