基于分层结构保留的增量网络爬虫算法

为了提高目前爬虫算法抓取结果的有效性, 提出了一种旨在获取有效信息的改进网络爬虫算法, 主要设计了信息的分层结构保留策略和URL过滤模式。在改进算法中, 网络资源定位符被分层存储, 在保留信息全部拓扑关系的基础上, 将交错复杂的URL网络系统从一个图结构变为一个层次分明的树结构。在执行结构模式下, 实现了增量爬虫算法。仿真实验以实际网站的BBS为测试数据, 结果表明, 改进算法比现有网络爬虫算法在爬行速度、下载效率与信息有效性等方面有较大的优势。因此, 分层结构策略与URL过滤模式可以在增加少量计算时间的前提下极大提高爬虫抓取页面的有效性。     

轮毂式永磁直流测功机系统的研究

轮毂电机性能好坏直接影响电动车性能,因此有必要对轮毂电机动态特性进行测试。笔者通过分析永磁直流测功机系统的工作原理,设计了框架式测功机结构,采用双万向联轴器联接发电机输出轴、转矩转速传感器和被测电机的输入轴,并通过一对外啮合齿轮副建立了发电机与被测电机的机械传输链。设计了基于脉宽调制信号的直流测功机系统加载电路,采用等效的模拟负载代替真实负载,构建了轮毂式永磁直流测功机系统。实验结果表明,该轮毂式直流测功机系统结构简单、控制容易、使用方便,满足了中小功率轮毂电机的动态特性测试的需要。     

基于GPU的并行协同过滤算法

为提高协同过滤算法的可伸缩性, 加快其运行速度, 提出了一种基于GPU（graphic processing unit）的并行协同过滤算法来实现高速并行处理。GPU的运算模式采用单指令多数据流, 适用于逻辑性弱、数据量巨大的运算, 而这正是协同过滤算法所具有的特点。使用统一计算设备框架（compute unified device architecture, CUDA）实现了此协同过滤算法。实验表明, 在中低端的GPU上该算法与在高端的四核CPU上的协同过滤算法相比, 其加速比达到40倍以上, 显著地提高了算法的可伸缩性, 而算法在准确率方面也有优秀的表现。     

Local Community Detection Using Link Similarity

Exploring local community structure is an appealing problem that has drawn much recent attention in the area of social network analysis.As the complete information of network is often difficult to obtain,such as networks of web pages,research papers and Facebook users,people can only detect community structure from a certain source vertex with limited knowledge of the entire graph.The existing approaches do well in measuring the community quality,but they are largely dependent on source vertex and putting too strict policy in agglomerating new vertices.Moreover,they have predefined parameters which are difficult to obtain.This paper proposes a method to find local community structure by analyzing link similarity between the community and the vertex.Inspired by the fact that elements in the same community are more likely to share common links,we explore community structure heuristically by giving priority to vertices which have a high link similarity with the community.A three-phase process is also used for the sake of improving quality of community structure.Experimental results prove that our method performs effectively not only in computer-generated graphs but also in real-world graphs.     

ITO粉末制取工艺综述及分析

本文详细介绍了共沉淀制取ITO粉末的工艺技术以及简化的新工艺新技术，同时介绍了有发展前途的涂敷用的ITO粉末制取工艺。     

基于蚁群算法的机器人路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,栅格法模型是其中一类实时性很强的路径规划模型。该文引入蚁群算法的思想,以点离目标点距离、该点的访问次数和移动方向信息素为启发式因子,建立了一种新型的优化算法。新算法不仅能够较好地对已有算例进行求解,而且对于随机设计的新例子求解效果良好。     

进化规划算法的时间复杂度分析

进化规划算法是求解连续优化问题的一类进化算法,是进化计算的一个重要分支.在进化规划算法的理论研究上,已有学者证明了其收敛性.然而,进化规划算法的时间复杂度分析是进化计算领域一大难题,目前相关的研究成果很少.基于吸收态Markov过程模型,以期望收敛时间作为研究进化规划算法时间复杂度的指标,提出了进化规划算法期望收敛时间的估算方法,并以此作为算法时间复杂度分析的理论依据.最后分析了Gauss变异进化规划算法的期望收敛时间,作为提出理论的应用举例.     

基于关系模型的进化算法收敛性分析与对比

研究建立了一种等态等价关系与强/弱态偏序关系模型,用于分析进化算法在收敛性上的等价性与可比性.基于吸收态Markov(马尔可夫)性,满足等态关系的进化算法具有等价的收敛性,从而在收敛性意义上实现了进化算法的等价类划分.在等态关系基础上,建立了弱态和强态的偏序关系,提出了一种对比进化算法收敛性的数学工具,在此基础上设计了...     

二元进化策略的全局收敛与早熟收敛

离散状态马尔科夫链理论已经广泛应用于进化算法的收敛性和时间复杂度分析中,而连续状态马尔科夫过程理论由于需要用到比较高深的数学工具,应用还不多.引入连续状态马尔科夫过程理论,以测度论为工具,借助公理化的条件数学期望理论推导出关键的转移概率的计算公式,分析了以(1+1)ES为代表的连续型进化算法的收敛性,从理论上证明若采用常变异算子,包括正态分布、柯西分布在内的一大类常用变异分布可使(1+1)ES依概率收敛到全局最优解的ε-邻域;构造了一个带适应值平台的函数,从理论上证明某些自适应变异算子即使以正态分布、柯西分布为变异分布也会导致(1+1)ES陷入早熟收敛.通过仿真实验验证了理论分析.结果表明自适应调整机制并非总是有效的.     

基于蝠鲼觅食算法优化支持向量机的接地线定位方法

10 kV配网线路检修因漏拆临时接地线引起的带地线合闸恶性事故频发,现有临时接地线漏拆诊断及定位方法诊断效果差、定位精度低,为此本文提出了一种基于蝠鲼觅食算法优化支持向量机的接地线定位方法。搭建有漏拆接地线时的配网线路π形等值电路计算模型,建立回路阻抗与注入信号频率和漏拆接地线位置的关系,将线路最大阻抗值对应的特殊频率点作为漏拆接地线位置的判据,采用PSCAD/EMTDC搭建仿真模型验证计算模型的准确性;将蝠鲼觅食算法应用于支持向量机的核心参数优化,提高模型预测的准确性,建立了特殊频率点与漏拆接地线位置的关系模型,并与另外3种常用算法进行对比分析,结果表明本文所提方法能够实现漏拆接地线的诊断和定位,定位精度达到98%以上。