基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法

针对现有近邻传播聚类图像分割方法分割精度低的问题,提出一种基于模糊连接度的邻近传播聚类(FCAP)图像分割算法。针对传统模糊连接度算法不能得出任意点对间模糊连接度的不足,结合最大生成树提出了全模糊连接度算法。FCAP算法先使用Normalized Cut超像素技术进行超像素分割,这些超像素可以看作数据点以及它们之间的模糊连接度;然后使用所提出的全模糊连接度算法计算超像素间的模糊连接度,根据模糊连接度和空间信息计算超像素的相似度;最后使用近邻传播(AP)聚类算法完成分割。实验结果表明,FCAP算法明显优于超像素处理后直接使用AP聚类算法进行分割的方法,并且优于无监督图像分割方法。     

不均匀网络中的局域搜索免疫

当前研究的热点是怎么样用最小的代价对人群网络或计算机网络进行免疫。基于节点连接的不均匀性提出的目标免疫被认为是最好的免疫策略。已知邻居节点的度数,在不均匀网络中提出了局域搜索免疫。与目标免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。实验使用SIS病毒传播模型在ER随机网络、BA无标度网络和两种实际网络中测试了局域探索免疫策略,它的免疫性能随着聚类系数的增加而增加。     

求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法

巡回旅行商问题（TSP）是最典型的NP的难题,遗传算法（GA）是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA（Greed Cross-3PM Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms）。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能,很容易收敛到全局较优解;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能,最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。     

一种新的混合粒子群方法

利用混沌搜索和变异机制克服种群易停滞且易陷入局部最优点的不足。当种群出现停滞时先用混沌搜索更优点,当搜索到的点不满足变异精度要求时再进行变异。发现混沌搜索能使种群在出现停滞时持续寻优,而变异机制则能够有效地帮助种群在陷入局部最优点时跳出该点。结果表明该方法的全局寻优能力较强。     

基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法

针对连续域混合蚁群算法（HACO）易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法（QAHACO）。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范围,提高了算法的全局搜索能力,并且自适应地调整信息素挥发速率,更好地平衡收敛速度和收敛精度,其次采用了一种信息分享机制,将当前解与其他所有解的平均距离和当前解与至今最优解的距离相结合,进一步加快收敛速度。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,和连续域蚁群及其改进算法相比,QAHACO算法的寻优能力明显提高,寻优速度有一定的优势。     

求解车辆路径问题的一种混合方法

提出一种求解带软时间窗车辆路径问题的混合算法。采用蚁群系统算法产生阶段最优解,以此作为粒子模板,随机生成粒子群,利用粒子群算法在阶段最优解基础上进一步优化。且在蚁群系统算法中,当容量超过限制后,从剩余的客户里选择需求量最大的作为新的起点继续探索路径,直到所有客户都被访问一遍。实验表明,该混合算法是解决带软时间窗车辆路径问题的一个有效算法。     

特征融合与分发的多专家并行推荐算法框架

为了解决点击率预测任务中现存的参数共享和计算耗费较高的问题，提出特征融合与分发的多专家并行推荐算法框架.利用该方法不仅可以提高并行架构对不同类型特征的分辨能力，学习表现力更强的特征输入，还能够在显式特征和隐式特征之间进行参数共享，缓和反向传播期间的梯度，提高模型的性能.该框架是轻量级而且与模型无关的，可以泛化应用在众多主流并行架构的推荐算法上.在3个公共数据集上的大量实验结果表明，利用该算法框架，能够有效地提高SOTA模型的性能.     

半监督FSVM在羽绒菱节识别中的应用

目前,我国对羽绒种类的识别主要由人工借助于显微镜完成,这种方法存在许多不足。提出将半监督FSVM算法引入到羽绒识别中,用半监督学习方法以少量的训练样本为基础,扩大训练样本集的规模,同时利用FSVM的特性减少半监督学习所带来的误差;利用半监督FSVM对经过处理的羽绒二值化图像中的菱节进行识别。该方法提高了菱节识别的准确率。     

基于混合优化算法的网络流量有效测量点选择

提出一种基于禁忌搜索和蚁群算法的求解最小弱顶点覆盖问题的混合优化算法,用于解决网络流量有效测量点的选择问题。仿真结果表明,比较现有算法,本算法能够找到更小的弱顶点覆盖集,且具有更好的可扩展性和实用性。     

教育高校毕业生树立正确的职业观

正确的职业观对高校毕业生求职择业、指导职业活动和人生发展具有重要的意义。文中针对加强高校毕业生的思想政治教育,帮助高校毕业生树立服务人民、奉献社会的正确职业观,引导他们用正确的职业观处理求职择业和职业活动中的各种矛盾,选择科学的人生价值目标,重视人生价值的实现,服从社会需要,追求全局利益,发扬艰苦奋斗精神,从而引导高校毕业生提高求职择业质量和水平,并在职业活动中创造出不平凡的业绩进行了分析和论述。