区块链机制下语言模因的社会信息传播研究

研究区块链机制下语言模因的社会特征及存在问题,将对区块链技术应用于社会信息传播、促进人类社会文明等具有重要意义。语言模因是社会交际中通过模仿而传递的语言信息,其演化生成过程大致分为模仿、复制与传播等三个阶段。区块链机制下,语言模因信息具有时效性、去陌生化、成本化与算法化等社会特征。区块链中语言模因的社会信息传播存在语言信息传播量过大、网络流行语模因泛滥成灾、区块链数据的使用权被垄断等问题。为解决这些问题,文章提出以下相应对策:(1)政府应该颁发区块链信息管理相关政策,规范网络用户信息发送与接收行为;(2)网络监督机构借助区块链技术自身特性,利用区块链平台的数字认证支配权限约束危害社会稳定的行为;(3)政府与专业研究机构联合企业共同深度研究和规范社会信息的传播,建立用户个人信息诚信档案,以保证区块链模因信息传播正常运行。     

基于BP神经网络的大学生创业素质评价

"以创业促就业",支持和鼓励大学生创业成为解决当前大学生就业困境的最有效途径之一。对于创业的大学生来讲,大学生创业素质评价必不可少。从大学生自身出发,建立了大学生创业素质评价指标体系,并利用BP神经网络对大学生创业素质进行了评价,实现了评价的非线性映射,具有一定的理论和现实意义。     

无人机群变航迹多任务综合规划方法研究

将无人机群作为一个整体,对任务和航线进行综合规划有利于提高效率,减少油耗。为了缩短机群的任务完成时间,减少飞行航程,提出了一种启发式的任务和轨迹综合规划方法。通过将各无人机的任务执行时间趋于均衡以减小机群任务的总完成时间,同时兼顾同一无人机执行的多个任务在路径上的相邻,使得机群的总飞行航程得到缩短,从而减少了油耗。仿真试验表明,任务轨迹综合规划算法与仅考虑航线或任务执行时间的算法相比较,机群的任务完成时间减少了18%左右,提高了无人机群的工作效率,减少了油耗。     

新颖的无监督特征选择方法

针对有监督特征选择方法因为需要类信息而无法应用于文本聚类的问题,提出了一种新的无监督特征选择方法:结合文档频和K-Means的特征选择方法。该方法首先使用文档频进行无监督特征初选,然后再通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择方法来实现无监督特征选择。实验表明该方法不仅能够成功地选择出最为重要的—小部分特征,而且还能提高聚类质量。     

多体系统动力学的算法研究现状及应用

本文分析了数值算法、遗传算法和人工神经网络算法等的研究现状、应用及对其发展趋势的展望,以期为研究多体系统动力学的算法研究提供有利的参考。     

高斯混合分布杂波下ARM的Wald检测方法

提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法.针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布杂波下ARM目标的Wald检测统计量.不同参数条件下的仿真表明,矩-EM算法能够更准确地估计杂波参数;基于高斯混合分布杂波假设的Wald检测性能明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能.     

电动汽车物流配送系统的换电站选址与路径优化问题研究

在能源、环境形势日益严重的今天,电动汽车因其清洁、节能的显著优势,已经逐步成为物流配送公司重要的新能源交通工具,优化物流配送网络成为电动汽车作为物流工具普及的一个重要问题。本文提出了电动汽车物流配送系统的换电站选址与配送路径优化问题,建立了整数规划模型,并设计禁忌搜索-改进Clarke-Wright 节省的两阶段启发式算法来求解该模型,提出了两种不同的禁忌准则,并且通过算例对这两种准则进行了比较。为了证明算法的有效性,还将该算法的结果同CPLEX的计算结果进行了比较,结果表明该算法更加有效和可靠。最后,对车辆的装载容量、电池续航里程和单位建站成本做敏感性分析,发现总成本随着装载容量的增加而显著降低,电池续航里程的提升有助于降低建站成本并降低目标函数值,而单位建站成本的增加可能减少建站个数,增加运输成本,但由于续航里程的限制,建站个数也可能保持不变。     

点估计与区间估计:算法预测呈现方式对人机共融决策效果的影响

决策者对算法的态度及采纳程度是实现人机共融决策扩展中的关键议题。但目前关于算法预测的不同呈现方式的影响尚缺乏深入探究。本文以两个典型的人机共融决策场景为研究情境,设计了三个层层递进的在线随机对照实验,探究智能算法预测结果以点估计及带有不同置信度的区间估计等形式呈现对人类决策者采纳程度的影响及背后的原因。研究发现人类决策者对以不同形式呈现的同一算法预测的采纳存在行为偏误。研究提出并验证了可解释这一行为偏误的一种认知捷径,据此设计了一种可消弭该偏误的算法预测结果展示方式,通过实验验证其效果并分析决策者间的异质性。本研究结论具有清晰的因果识别及可操作性,对人机共融决策相关理论及实践具有一定的贡献。     

消除二次资源冲突的鲁棒性双目标关键链项目调度优化

传统关键链方法无法解决插入输入缓冲引起的二次资源冲突困境,更不能表述和建模调度方案的鲁棒性,这极大地限制了它在项目进度管理中的广泛应用。本文从鲁棒调度和双目标优化两个角度拓展和创新了传统关键链方法。首先,针对最棘手的二次资源冲突困境,从鲁棒优化视角提出基于局部重调度的二次资源冲突消除策略,进而设计基于消除策略的鲁棒性测度指标;其次,构建同时优化项目工期和调度方案鲁棒性的双目标关键链项目调度模型,并设计混合差分进化算法求解。在获取基准调度计划阶段为克服现有的关键链识别方法的不足,设计基于鲁棒性资源流网络的关键链识别算法并将其嵌入差分进化主算法中。最后,设计并运行大规模数值测试实验,输出数据的统计结果验证了关键链识别算法和二次资源冲突消除策略的有效性,同时也表明了本文设计混合差分进化算法的优越性。     

凸约束广义线性模型参数MLE估计的收敛性研究

文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。