求解约束优化问题的自适应人工蜂群算法

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。     

一种面向RFID的超轻量级流密码算法

针对无线射频识别(RFID)系统安全性较低的问题,提出一种适用于RFID标签的超轻量级流密码算法Willow。根据正差集性质选取函数抽头,以增加猜测确定攻击的复杂度。采用动态初始化方式并使用位数较小的计数器进行密钥索引和初始化,从而降低算法的电路面积和功耗。在Design Compiler上进行对比实验,结果表明,与Grain-v1、Plantlet等算法相比,Willow算法的延迟和功耗均较低,其在硬件性能和安全性上取得了较好的折中。     

MS Project 4.0 forWindows使用初探

本文介绍了微软公司项目管理软件Project4．0Forwindows的几点使用小经验。     

国家初始水权分配制度和水权转让制度

初始水权是国家根据法定程序，通过水权初始化而明晰的水资源使用权。初始水权配置（明晰）是国家水权制度建设的基础性工作，以建立和完善流域（区域）水量分配制度、取水许可总量控制制度和其他取用水权配置制度为核心，逐步明晰区域水资源管理权限。     

基于改进双中心粒子群算法的电动公交车运营数量优化策略研究

针对电动公交车在一定容量约束的馈线充电的情况,采用了一种改进的双中心粒子群算法对电动公交车充电进行优化调度,以获得最大的电动公交车运营数量。首先,建立公交车充电后馈线负荷曲线峰谷差最小的模型,设公交车运营初始数量,利用改进的双中心粒子群算法进行优化。然后,根据优化结果对比该馈线容量约束修改电动公交车运营数量,重新优化,逐步逼近并最终找到最优的运营数量。改进的双中心粒子群优化算法是在原算法的基础上,增加了5条粒子运动路线,扩大了搜索精度,抑制了粒子群的早熟。同时,为了提高寻优速度,粒子的初始化是根据日负荷曲线距离馈线约束容量的远近来确定。最后以南方某城市典型的馈电线路为例进行仿真计算,结果表明,该方法具有更优的调度效果。     

低资源语种傣汉神经机器翻译方法

近年来随着人工智能和深度学习的发展,在神经机器翻译(NMT)的加持下,机器翻译的水平取得了长足的进步,但是在较大语料的情况下才能取得好的效果.此外,NMT的成功需要依赖于大量高质量的双语语料作为训练数据.在英法等丰富资源的语种(Rich resource language)翻译任务上,神经机器翻译机器的表现几乎可以媲美人类的水平.对于一些小语种(俗称低资源语种:Low resource language),无法提供足够多的双语数据,导致NMT出现过拟合问题,从而降低翻译效果.据此本文以低资源的汉傣语翻译为例,针对神经机器在低资源汉傣语机器翻译表现不佳的问题现状,开展了如下研究:(1)构造了以词向量为基础的初始化模型,利用傣汉词向量空间对齐的方法,来初始化神经翻译模型的词嵌入层以提高翻译的性能;(2)设计了傣汉词向量空间的对齐方法;(3)提出了一种基于词对齐的神经机器翻译框架.通过汉/傣、傣/汉双向翻译实验证明,该方法可以分别使汉/傣、傣/汉机器翻译的BLEU值提高2.38个和0.43个BLEU点.     

面向对向程序设计C++中类成员的使用

类构成面向对象程序设计的基础,当创建一个有意义的对象时需要对成员进行初始化操作,对于不同的情况应使用不同的方法来实现。类的成员可以被声明为公有、私有或保护,需有不同的访问方式。     

基于改进的小波神经网络异步电动机故障诊断

根据异步电动机常见故障征兆与故障模式之间的映射关系,利用小波神经网络建立了异步电动机的故障诊断模型。该模型采用共轭梯度下降算法,用动量法和自适应学习速率相结合来优化,并对小波神经网络参数进行了初始化研究。仿真结果表明:与常规小波神经网络和BP网络相比,该模型显著缩短了训练时间,用于异步电动机故障诊断是有效的。