混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用

路径分配问题是光环网络中的核心问题。根据遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法各自的特点,提出了一种融入粒子群算法和遗传算法的混合蚁群算法,用于对光网络的最优环路径的搜索。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度及寻优效果方面均优于基本的蚁群算法和遗传、粒子群的混合算法,证明了所提出算法的有效性。     

基于注意力机制和用户行为序列的推荐模型研究

现有多数推荐方法主要根据用户在会话期间点击的物品信息为用户推荐所需信息,但用户的兴趣在不同的时间会发生变化,因此很难从用户会话所点击的项目中获得用户的准确信息。为此,文中提出一种结合自我注意力网络（SAN）和循环神经网络中的门控循环单元（GRU）的SAN-GRU混合推荐模型,以预测用户的真实意图。首先,使用多层自我注意网络捕获会话中用户-物品之间交互的全局依赖,从而获取用户行为序列中的用户长期偏好,并采用GRU隐藏层的最后一个隐藏状态来表示用户在当前会话中的短期兴趣;其次,将长期兴趣和短期兴趣进行线性结合以获得会话最后的表示,来预测下一个项目被点击的概率。为验证所提方法的有效性,选取Yoochoose和Diginetica两个公开标准数据集,与基于会话的递归神经网络推荐模型（GRU4REC）等基线方法进行实验对比。结果表明,相较于基于会话推荐的短期注意力/记忆优先级模型（STAMP）,SAN-GRU混合推荐模型在Yoochoose 1 64数据集下的召回率提升6.8%,在Yoochoose 1 4数据集下的召回率和排名倒数的平均值分别提升1.6%和9.3%。     

基于RBF神经网络的连续采煤机故障诊断研究

为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了连续采煤机故障诊断的实例分析,仿真结果验证了该故障诊断技术的有效性。     

高校计算机网络实验教学研究

根据目前计算机网络实验教学存在的问题,并结合多年的计算机网络教学经验,从多层实验体系的构建、虚拟实验和真实实验合理整合到授课教师的培养几个方面给出了相应的改进方法,为提高学生的实践操作能力和创新精神的培养营造了良好的实验教学与创新实践环境,从而提高了计算机网络实验教学质量.     

基于LLE的优化RBF神经网络降水预报模型

利用局部线性嵌入降维方法(LLE)提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.     

基于遗传算法优化投影寻踪技术的神经网络集成模型及其应用

首先利用遗传算法优化的投影寻踪技术对神经网络学习矩阵降维,再利用Bagging技术和不同的神经网络学习算法生成集成个体,并再次用遗传算法进化的投影寻踪技术对神经网络个体集成.建立基于遗传算法优化的投影寻踪技术神经网络集成模型,通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法具有较好的学习能力和泛化能力,在股市预测中预测精度高、稳定性好.     

基于混合优化的RBF神经网络模型研究

根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行拟合和预测。实验结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数拟合和预测这一问题,预测精度比单独使用一种算法和基于高斯函数的混合算法都高,具有一定的普遍适用性。     

基于支持向量机的数控机床液压刀架的故障诊断研究

针对数控机床液压刀架在工作过程中所产生的不同种类的故障情况,利用支持向量机对其进行故障诊断。分析了数控机床液压刀架的工作原理;分析了支持向量机的基本概念,建立了故障诊断流程;进行了故障仿真分析,结果表明该方法具有较好的故障诊断可靠性。     

一种RBF神经网络的混合学习算法在CPI中的应用

根据RBF神经网络最常用的OLS算法、K-均值聚类算法和梯度下降训练学习算法,提出了一种基于正交最小二乘K-均值聚类梯度下降优化的RBF神经网络的混合算法。该算法克服了单一某种训练方法的不足,发挥了混合算法的长处,进行了CPI预测的仿真实验。结果证明：该方法是有效实用。