基于自适应多种群遗传算法的特征选择

针对标准遗传算法早熟收敛和局部搜索能力弱的缺点,提出了一种自适应多种群的遗传算法(AMGA),包含了多种群规划模型(MPP)和动态选择操作算法(DSA),应用于特征选择处理,从多维特征集合中寻找最优的特征子集。该方法扩展了搜索空间,自适应地调整多个种群的运行状态,有效地控制早熟收敛,增强了局部搜索能力。最后,将本文方法与标准遗传算法的试验结果进行比较,表明本文算法选择的特征数量较少、分类精度较高,可广泛应用于特征选择领域。     

基于BP和RBF神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度

通过两种不同方式分别构建NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络,同时构建BP神经网络.采用正交实验数据对不同神经网络进行训练,然后用训练完成的不同神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度,并将预测结果与实测值进行对比.结果表明:与BP神经网络相比,NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络的平均相对误差和最大相对误差均较低.通过两种不同方式构建的RBF神经网络都具有较高的预测精度,并且K-均值聚类RBF神经网络具有更高的预测精度,更适用于预测硬质阳极氧化膜的硬度.     

网络数据库综合评估指标及安全性问题研究

随着当前对于网络数据库评价需求的提高,社会对网络数据库综合评估指标也有了更大的关注。很多学者对国内外网络数据库的综合评估进行了广泛研究分析和比较,同时结合着对于特尔菲专家调查法以及指数制度改造层次分析法等的应用和实践,得出了一种新型的网络数据库综合评估指标。本文中笔者结合前人的研究探讨关于评估指标及安全问题的几点思考。     

基于Web的网络数据库安全技术探析

文章对web网络数据库进行了简单介绍,对当前网络数据库安全技术中存在的问题进行了分析。为提高web网络数据库安全行,保障数据库的完整性与保密性,提出了相应的优化策略。     

机遇or挑战?——谈软装设计师的困境与突围

<正>话题背景:打开百度的搜索引擎,输入"软装行业的发展趋势",成千上万的词条瞬间跃入眼帘,任意点开一个网页,"潜力巨大、前景广阔"的字眼总是抢先引人注意,仿佛争相暗示:这是一座尚待开发的金山,速来挖掘与征服!但是,如此泛化的评价是否可信?透过现象,揭示本质,追索软装行业的业态,我们发现,这八个字似乎大而化之地隐藏了软装设计师的不少难言之隐。发展至今,软装市场的消费主办仍局限于一部分先富起来的中高端人士,规模庞大的寻常百姓却因经济实力