基于二进制细菌群算法的基因选择和优化方法

基因表达数据的显著特点是数据维数高,样本数量小,针对这些特点该论文汲取了二进制细菌群算法和遗传选择算法的优点,提出了基于二进制细菌群算法的基因选择和优化方法。通过在标准数据集的实验表明,该算法的分类准确率有较大提高。     

基于加权案例推理模型族的软件成本SVR组合估算

精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证.为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型.首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度,构建了六种CBR模型,并运用粒子群算法(PSO)来优化CBR模型族中的属性权重.其次,在CBR模型族的基础上,运用支持向量回归机(SVR)模型将不同CBR模型的估算结果进行集成,提高软件成本估算结果的精度.利用Deshamais数据库对模型有效性进行检验,实证结果表明,在六种CBR模型中Euc-CBR、Min-CBR、Gau-CBR和Mah-CBR模型估算结果没有明显差异,Gre-CBR和Man-CBR模型略优;提出的SVR组合估算模型估算精度明显优于单CBR模型和其他线性组合估算模型,能有效提高软件成本的估算精度.     

行政中心区位、迁移与城市商圈空间分布——基于动态模糊算法仿真和经验数据的研究

我国城市发展的实践揭示,绝大多数城市的行政中心所在区域不仅是政治中心,也是商业中心;行政中心迁移往往带来迁入地零售商业的爆发式增长,行政中心 区位和迁移与城市商圈空间分布之间有着显著关联.文章通过动态模糊算法仿真分析发现:行政中心对其空间所在区域的商圈发展有积极的正向影响;行政中心空间区位迁移与城市商圈空间结构演化存在显著的空间耦合互动,即迁入区域的商圈发展将显著加速,特别是区域内新商圈成形将明显加速,对迁出区域商圈的影响则相对不明显;城市商圈空间分布发展显著变化.最后,以长沙市的经验数据验证了仿真模型的可靠性.     

蚁群算法在智能交通系统中的应用

随着社会经济的不断进步,汽车数量不断攀升,交通问题已经成为制约我国社会发展的一个重要因素。智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)就为我们解决现代社会交通需求与供给之间矛盾提供了一个良好的途径。文章主要介绍了蚁群算法,并分析了蚁群算法在智能交通系统中的应用。     

基于信息融合的多层次多因素客户洗钱风险综合评估研究

有效的客户洗钱风险评估体系是金融机构全面落实风险为本监管思想、合理利用反洗钱监管资源、有效打击洗钱行为的基础.文章选取金融机构中企业客户的多项核心交易属性作为信息源,借助专家评估系统和新型聚类离群点算法对信息源进行洗钱风险分析与量化,以量化结果为证据源,建立了基于D-S证据理论的客户洗钱风险综合评估模型.通过采用某省企业的外汇交易数据对本模型进行了实证检验,研究结果表明该模型能够较为全面、准确的评估客户的综合洗钱风险.     

从脑科学、人工智能到应用

脑科学和人工智能是全球科学技术发展的战略制高点。近年来,随着大数据、5G互联网、超级计算、智能信息科学等新理论新技术的快速发展,受神经生物学启发的深度神经网络等机器学习算法迅速崛起,催生了人工智能在智能诊疗、智能机器人、智能制造等领域的成功应用,为战略性新兴产业带来巨大的发展机遇,成为助力全球产业发展和升级的爆发点和增长点。     

被遗忘权的制度缺失、发展困境与中国构建路径

数据时代面临的个人信息受到侵害、个人隐私泄露、算法歧视等一系列重大问题，应将以保护信息主体权利为目的的被遗忘权确立下来。欧美被遗忘权在隐私与自由之间存在的冲突背后所体现的是被遗忘权对于各国需求的重要性，我国现有法律制度中规定的删除权与欧盟所确立的被遗忘权是不能等同的。现行被遗忘权面临着调整对象的设定缺陷、权利内容的设定偏差、责任主体的设定不足三方面的发展困境。学者热议与实践需求在一定程度上表明我国应当引入被遗忘权，并应从调整对象的优化构建、权利内容的改造构建、责任承担的明确构建搭建起中国的路径选择，以解决网络信息社会的发展带给我们的新挑战。     

带工期指派的产品服务系统订单随机调度问题研究

针对由一个制造工厂和多个区域服务中心组成的服务型制造企业，研究了考虑生产时间和服务时间均具有随机性且工期可指派的产品服务系统（PSS）订单调度问题。首先以最小化订单提前、误工和工期指派费用的期望总额为目标构建问题的优化模型，然后分析目标函数近似值的最优性条件，据此提出加权最短平均生产时间排序规则，并结合该规则与插入邻域局部搜索设计了启发式算法对问题进行求解，最后通过数值仿真验证算法的可行性和有效性。研究表明，提前费用偏差对PSS订单调度与工期指派决策的影响很小，因此企业管理者无需准确估计库存费用也能制定出比较有效的PSS订单调度策略；而工期指派费用偏差对决策结果的影响非常大，因此企业管理者在决策时必须谨慎估计该项费用。     

索赔次数的开放式混合泊松分布研究

本文建立了索赔次数的多风险类别混合泊松模型。首先，考虑索赔次数的零膨胀、厚尾性和异质性等特征，建立风险类别待定的开放式混合泊松模型，开放式结构使该模型对实际数据的多样特征和风险类别具有良好的自适应性；其次，定义混合权重参数的iSCAD惩罚函数，实现对权重参数的筛选；最后，借助EM算法求得模型参数，实现对各风险类别下索赔次数的估计。借助iSCAD惩罚函数，给出最优混合数，避免传统混合模型中主观选择的弊端，克服传统混合模型中结构复杂、参数估计没有显式表达式、估计结果不便于解释等问题。基于三组风险特征多样数据的实证分析，本文发现该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。