基于改进GAAA算法的煤矿企业在线智能考试系统

在分析煤矿企业员工实际考试需求的基础上,提出了一种煤矿企业在线智能考试系统。首先构建了针对煤矿员工职业特点的Web考试系统,优化系统功能;其次提出了对遗传算法与蚂蚁算法融合的GAAA算法的改进方案,即首先对蚁群信息素进行更新,再利用遗传算法的全面搜索和蚂蚁算法的并行分布特性搜索试题库,对煤矿考试试题库进行组卷优化;最后将改进的GAAA算法应用于在线智能考试系统,实现了煤矿企业员工随时、随地考试以及试题自动组卷功能。实际应用表明,该系统组卷速度快,试题重复率低,算法正确可行,能有效完成煤矿企业员工在线考试的实际需求,提高了煤矿企业考试效率。     

决策树算法在公路快递中的应用研究

针对公路快递企业中业务数据利用率低、提取决策信息困难等问题,本文在ID3算法的基础上引入了数据集分割技术,形成一种基于数据集分割的决策树算法,该算法突破了内存的限制,可以处理大规模数据,且提高了执行效率。并通过在公路快速业务系统中的实际应用,验证了算法良好的适应性和可扩展性。     

生产作业排程单道工序的模拟仿真算法研究

依据现实世界生产系统的实际运作情况,设计了一种单道工序作业排程的模拟仿真算法,相对于其他一些排程算法,该算法能比较准确真实的描绘生产系统机台作业的运行情况,准确得出作业的开始运行时间,结束时间及机台能力负荷状况。该算法运用于某实际ERP系统的生产实践表明:该算法能全面提高生产效率和机器设备使用率,为实际现场排程提供客观依据。     

汽车装配车间生产计划调度系统的设计与开发

论述了汽车装配车间在企业顺利生产中的重要性,建立了车间生产计划与调度的同时优化模型。基于免疫算法以概率1收敛的特点,选用免疫算法并将之进行适当组合得到交替式免疫算法来对该模型进行求解,以达到计划和调度同时优化的目的。在进行理论研究的基础上,根据南京某汽车厂的实际需求设计出了生产计划与调度系统方案,并使用组件化技术,开发出了基于．NET平台和B／S模式的汽车装配车间生产计划与调度系统,最终满足实际生产要求,达到了高效信息管理的目标。     

基于C/S和B/S模式的ERP系统的研究与实现

针对目前ERP系统软件单纯采用C/S结构的不足,本文给出了一种基于C/S和B/S混合结构ERP系统的模型,并以实际彩色制印企业ERP系统的设计与实现为背景,从优化的角度构造了ERP系统的数据结构与算法,设计了ERP系统的技术构架和功能实现方案。     

基于无线传感器网络的芯片生产环境监测系统

针对芯片生产企业对环境温度、湿度、气压、洁净度等指标的严格要求,设计了基于无线传感器网络的芯片生产超净间环境监测系统。系统由已有的硬件部分和提出路由算法的软件部分构成,通过在实际的芯片生产超净间进行测试,验证了该系统不仅能够实时监测芯片生产企业环境参数的变化,而且能够保证传感器节点能量消耗的有效性和均衡性。     

基于模糊推理的战略网络伙伴企业综合评价

为了科学合理地评价战略网络内部的伙伴企业,本文提出一种模糊推理评价方法。首先分析了模糊推理系统的基本组成,阐述了模糊推理算法;然后根据战略管理能力、企业管理水平、资源整合能力、关系管理能力、兼容性和企业信誉等指标,选用高斯形隶属度函数,制定15条模糊规则,并使用Matlab语言建立模糊推理系统。对珠江三角洲伙伴企业的实际分析表明,该系统评价结果正确、评价效果好。模糊推理方法为伙伴企业的综合评价提供了一种切实可行的新思路。     

数字式平均法在信号检测中的应用及其仿真

针对数字式平均法在微弱信号检测和通信系统中的应用进行仿真。分析了三种平均算法的基本原理和各自的优缺点以及适用范围,并分析了同一信噪比条件下三种算法的性能。最后模拟了在实际的低频等幅报通信系统中算法的应用和实际的性能仿真。     

基于VB与SQL Server的企业MRP系统开发

根据彩电企业的实际生产需要,结合MRP的基本概念,开发出一套企业MRP系统;以VB SQL Server 2000的数据库开发模式,在仓库管理、产品物料清单(BOM)管理与月生产准备计划管理的基础上,实现了月采购计划和月生产进度计划的编制;研究出生产进度安排算法;算法具有一定的普遍性,同时适用于其它一些家电企业的生产管理.     

QPSO算法在生产调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行深入调研和分析的基础上,对微粒群算法及量子粒子群算法进行了对比研究,并根据实际情况对算法进行了部分改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将量子粒子群算法应用到花布印染企业的生产调度中,对加工任务进行优化调度,并实现甘特图的动态生成。该结果可直接应用于企业车间调度中,具有一定的实际应用价值。     

基于卡尔曼滤波的数据融合算法与应用研究

针对无人机飞控系统对输入的多传感器信息融合时传统卡尔曼滤波算法容易出现滤波发散,滤波精度和系统的实时性降低的问题,研究了一种改进的自适应滤波算法,可以让数据融合后的信息精度更高,实时性更强。改进的算法是在Sage-Husa滤波的基础上引入滤波收敛性判据,并提出了基于改进的Sage-Husa滤波算法的联邦卡尔曼滤波器的设计,可以抑制滤波发散,提高滤波精度和稳定性。同时引入强跟踪滤波算法的思想,调整增益矩阵,改进滤波算法,提高系统突变情况下的滤波处理能力。最后,通过对特定的自主避障系统用改进后的算法与传统卡尔曼滤波算法进行MATLAB仿真比较,仿真结果显示改进的自适应滤波算法在系统模型参数失配和实变噪声情况未知时,可以较好地保持滤波的精度和实时性。     

Chord算法的研究与改进

Chord算法是结构化P2P系统资源定位算法中最受关注的算法之一。本文在Full-Chord算法的基础上,将指针表中相同项作为一项进行存储,减少了存储冗余并且能够存储整个系统的信息,并利用PeerSim类库仿真了存储冗余减少后的Chord算法。     

多变量系统Laguerre预测控制算法及其改进

给出了基于Laguerre函数的多变量自适应预测控制算法,并对控制算法中的Laguerre谱系数在线递推最小二乘辨识算法进行了改进,使得控制系统性能有明显改善。双容水箱液位控制系统的实验表明,改进的Laguerre函数自适应预测控制算法对扰动和对象参数、结构的变化、强耦合及非线性具有较强的适应能力。此外,该控制策略能有效地减缓系统振荡,有更高的控制精度和良好的控制品质。因此,改进的Laguerre自适应控制策略适合于复杂工业过程的控制,具有很好的推广应用价值。     

基于自适应滑模控制的主动磁悬浮隔振系统

该文研究了一套电磁悬浮主动隔振系统,并设计了相应的自适应滑模隔振算法。考虑该主动隔振系统的复杂特性,采用有限元法对其进行磁路分析,将计算结果与理论模型进行比较,并通过引入不确定项获取更加准确的改进模型。在此基础上设计了自适应滑模隔振控制律,该控制律具有较强的鲁棒性,有效地抑制了模型的强非线性以及参数不确定性所带来的影响,且设计中无需预知振源的振动形式。仿真表明了整套隔振系统具有较强的低频隔振能力。     

大数据加密算法在数据安全保护中的应用研究

针对大数据加密算法安全性不高,计算效率低等问题,本研究采用双混沌系统结合改进AES加密算法设计出一个混合加密算法,改进AES算是利用仿射变换对(A7、6F)生成新的S盒,采用的双四维超混沌系统是从两个三维混沌系统进行改造而成,然后利用改造后的超混沌系统生成混沌序列,设计出一个分组加密方案,在Hadoop大数据平台上,将双超混沌加密方案和改进的AES算法进行合并;试验表明,本研究的大数据加密算法安全性能高、密钥长度达688 bit,加密解密效率提高2倍以上.     

分组Apriori在图书借阅系统中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术产生的背景及其分类,阐述了数据挖掘技术中的一个重要分支-关联规则挖掘,研究分析了Apriori算法的不足。利用分组技术对原算法改进,然后把分组Apriori算法应用到数字化图书馆借阅系统中,对读者提供个性化的图书推荐服务。利用某高校已有的图书借阅历史信息,对分组Apriori算法和Apriori算法测试,证明分组Apriori算法相比于Apriori算法确实提高了数据挖掘效率。     

一种改进的帧时隙ALOHA防碰撞算法研究与实现

防碰撞算法是RFID系统中需要解决的关键技术。首先对帧时隙ALOHA防碰撞算法进行了分析,针对帧时隙ALOHA算法的局限性,提出了一种基于分组机制的动态帧时隙算法,并在.NET平台下对原算法和改进算法进行了仿真实验,仿真结果表明,改进后算法可以提高RFID系统吞吐率。     

基于云自适应遗传算法的LVS 负载均衡改进算法

针对LVS系统存在负载倾斜问题,改进了系统中带权值参数的负载均衡算法．先通过服务器节点反馈的参数计算出服务器节点的负载,再采用云自适应遗传算法根据负载为各服务器节点分配权值,进而实现改进算法．实验证明,改进算法比传统算法提高约10％的性能,可使系统有效地实现动态负载均衡．     

改进型的二进制搜索RFID系统反碰撞算法

在射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）系统中碰撞是一个很常见的问题。如何有效地解决这一问题对于RFID系统来说是至关重要的。包括跳跃式动态树形反碰撞算法在内的二进制搜索反碰撞算法是一种重要的解决碰撞问题的算法，但是这一算法有一个缺点就是标签的识别码的识别速率较低。为此提出一种改进型的反碰撞算法。和其他现存的算法相比，能够大大减少阅读器问询的次数，同时信息吞吐量可以进一步提高，算法模拟结果表明，当标签数目为100时，其吞吐量提高幅度为29.85％。     

分布式系统TTCAN调度优化算法研究

总线技术的发展给线缆测试仪带来了分布式、信息化、网络化的新需求,且在分布式线缆测试仪工作过程中,测试线路的数目增加也对总线数据通讯的稳定性和通讯效率提出了更高的要求。针对分布式系统在线缆测试中的应用需要,设计并优化了分布式线缆测试仪工作的TTCAN应用层协议和其系统矩阵。对于分布式系统通信中的周期性消息形成的系统矩阵先后采用遗传算法、改进型差分进化算法进行优化,对于其中的非周期性消息采用基于松弛度的动态优先级算法。在MATLAB仿真环境中进行实验,实验结果表明,改进型差分算法比遗传算法能够更快、更稳定地计算出优化矩阵,经调度优化后的TTCAN总线工作时数据传输效率有显著提高。论文通过智能优化算法,有效提高了系统总线的通讯效率和稳定性。