工作流技术在ASP公共服务平台中的应用研究*

根据项目特点,建立了适合ASP平台的基于协调理论和反馈机制的扩展活动网络模型,采用XML模式的XPDL规范实现过程定义;然后通过DOM解析XML数据文档和J2EE的技术支持实现了系统的轻量级工作流引擎.详细介绍了系统实现中解决的两个关键问题:事务型操作的处理和并发控制,并提出了基于优先级的锁绑定机制.     

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。     

基于关系强度理论与反馈机制的信息传播动态网络表示

现有多数网络表示学习方法不能很好地贴合真实世界的信息传播网络,且无法对信息传播动态网络的时间特性与动力学演化特征进行有效建模。提出一种新的信息传播动态网络表示模型,基于关系强度将信息传播动态网络划分为关系网络与传播网络,并分别计算变化节点对的概率密度和邻接矩阵。通过更新节点注意力强度矩阵,聚合节点邻域变化信息,并融合节点邻域变化信息、自身历史信息以及外部影响因素,对信息传播动态网络进行归纳式表示学习。引入反馈机制,将最新的节点表示反馈到邻居节点,解决网络表示不及时的问题,提升网络表示性能。实验结果表明,与Know-Evolve、DyRep、LDG等模型相比,该模型的命中率和平均排名提升显著,与LDG模型相比,其时间效率在Social Evolution数据集和Github数据集上分别提升了91.8%、87.2%。     

实践出真知

我最近在讲授全新的“原则、模式与实践”的课程。在开始讲授关于单一职责原则的内容时,我向大家展示了这样一个UML类图：     

工程管理专业教育与执业资格教育研究

工程管理专业教育与注册工程师执业资格教育相衔接的人才培养模式有利于学生就业和执业．实施该模式的关键是提高学生实践环节的效果,而且需要对工程管理专业学生进行职业方向细分,大力推行校企联合及建立毕业生就业反馈机制．     

基于深度随机配置网络的电网故障诊断方法

针对继电保护和断路器的不确定性电网故障信息,给出了一种基于集成深度随机配置网络(SCN)的电网故障智能诊断方法。首先,面对分区的小规模子网,以子网全体关联保护和相应的断路器作为输入,采用深度SCN建立子网神经网络诊断模块。然后,定义广义误差熵性能指标,实时评测子网络诊断模块的故障诊断结果可信度,动态调节子网络层级对故障进行闭环反馈再诊断,使得故障诊断结果具有强可信度。子网络诊断模块完成各自的诊断任务后,基于模糊积分模块融合各子网络的高可信度诊断输出,最终实现区域间故障综合诊断决策。最后,仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

心理契约视角下高职院校“幸福校园”建设研究

从心理契约层面揭示了高职院校师生"幸福感"缺失的原因,探讨了心理契约在高职院校"幸福校园"建设中的作用机制,并有针对性地提出高职院校构建"幸福校园"的有效途径,如:构建政府与高职院校双主体互惠的心理契约模式;高职院校应积极开展幸福校园文化的探索;高职院校应构建师生心理契约动态管理与沟通模式;高职院校师生应构建自我心理契约与健康幸福观的反馈机制等。     

基于点对群网络反馈机制的恶意代码传播模型

在点对群信息共享网络中,群体成员之间交流频繁并且同一群体内的成员可以同时从信息源接收到相同信息,依据点对群网络的这2个特点,考虑从恶意代码感染中恢复后的节点作用,在点对群网络中建立一种具有动态反馈防治信息功能的易感-感染-反馈-免疫(SIFR)模型。在经典易感-感染-免疫(SIR)传播模型的基础上引入反馈节点,通过动态共享防治信息遏制恶意代码在点对群网络中的传播。根据计算得到SIFR模型的平衡点和传播阈值,构建相应的Lyapunov函数,证明了平衡点的局部和全局稳定性。数值模拟实验结果显示：当反馈率取0.000 1时,SIFR模型相较于经典SIR模型在传播阈值小于1的情况下,感染节点在峰值处的数量降低了36.16%,能更早更快地趋近于0;当传播阈值大于1时,同一时间的感染节点数量有所减少,趋于稳定的感染节点数量降低了80%。上述实验结果表明SIFR模型应用在点对群网络中能够更好地遏制恶意代码的传播,且反馈率越高,遏制效果越好。     

基于组反馈融合机制的视频超分辨率模型

视频超分辨率（video super-resolution,VSR）的目的是利用多个相邻帧的信息来生成参考帧的高分辨率版本。现有的许多VSR工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型（GFFMVSR）。具体来说,在相邻帧对齐后,将对齐视频序列输入第一重时间注意力模块;然后,将序列分成几个小组,各小组依次通过组内融合模块实现初步融合。不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块;然后,各小组逐组输入反馈融合模块,利用反馈机制反馈融合不同组别的信息,最后将融合结果输出重建。经验证,该模型具有较强的信息融合能力,在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。     

基于混合人工鱼群算法的输电网扩展规划

应用于输电网扩展规划的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)依靠随机移动无条件接受劣解以摆脱局部极值,具有盲目性大的特点,且该算法一般在优化初期收敛较快而后期收敛速度减慢。针对AFSA的上述缺点,文章结合模拟退火算法,提出一种混合人工鱼群算法(HAFSA)。HAFSA利用模拟退火算法的概率性突跳搜索机制,使局部极值跳跃能力具有可控性,降低了算法的盲目性,提高了算法效率;引入基于分段自适应调整视野策略的反馈机制,兼顾了全局搜索与局部挖掘能力;加入拟遗传算法的变异算子加快了优化后期的收敛速度。通过IEEE6节点和巴西南部46节点算例证明了HAFSA的正确性和有效性。