一种纯追踪模型改进算法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,根据纯追踪模型和农业机械运动学模型的特点,提出了一种纯追 踪模型改进算法。在重点分析纯追踪模型算法误差原理的基础上,指出纯追踪模型误差主要来源于车体的航向角和转 向角。采用该算法可以校正车体的航向角和转向角,减小车体跟踪规划路径时的横向误差。根据算法推导和电控液压 阀性能等因素得出前视距离L≥3-wT才能取得较好的跟踪效果。Matlah仿真结果表明,该算法比纯追踪算法的精度 提高了30. 24%,最大误差减小了4 cm,标准差也有所减小     

混合并行技术在FDTD计算中的应用研究

为提高网络环境下细粒度并行FDTD计算的性能,引入局域网两层并行能力的概念,发展了一种高性能的混合并行FDTD算法。在该算法中,通过利用MPI与OpenMP多线程技术,在传统域分解FDTD算法基础上,实现了数据与任务的两层并行化。作为算法实现的应用,对一种常见的车载隐藏式印刷天线进行了模拟研究。计算在不同数量的PC机上执行,并与传统的网络并行FDTD算法进行了比较。数值结果表明,当域分解粒度较小时,该混合并行方法能够有效地提高局域网并行FDTD的算法性能。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

基于GA-PSO混合规划算法的企业信用风险评估模型

利用一种新的人工智能方法———GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型。并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验。实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况。该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型。     

汉字笔顺识别的算法与实现

提出了一种点阵汉字的笔顺字模的描述方法以及基于这种描述方法的汉字笔顺识别的算法和实现。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

LSA和MD5算法在垃圾邮件过滤系统的应用研究

随着对垃圾邮件问题的普遍关注,针对目前邮件过滤方法中存在着的语义缺失现象和处理群发型垃圾邮件低效问题,提出一种基于潜在语义分析(LSA)和信息-摘要算法5(MD5)的垃圾邮件过滤模型。利用潜在语义分析标注垃圾邮件中潜在特征词,从而在过滤技术中引入语义分析;利用MD5在LSA分析基础上,对群发型垃圾邮件生成"邮件指纹",解决过滤技术在处理群发型垃圾邮件中低效的问题。结合该模型设计了一个垃圾邮件过滤系统。采用自选数据集对文中设计的系统进行测试评估,经与Nave Bayes算法过滤器进行比较,证明该方法在垃圾邮件过滤上优于Nave Bayes方法,实验结果达到了预期的效果,验证了该方法的可行性、优越性。     

幻方的遗传算法构造初探

首先介绍遗传算法，并针对一个古老的数学问题——幻方提出了一种基于遗传算法的幻方构造新方法。     

数字时代下算法滥用法律治理之完善

算法作为数字时代技术基石深入应用于社会生活的各个方面,随之而来的算法滥用现象则有碍社会公众的数字参与程度和数字经济的健康发展.算法滥用表现为侵蚀数据主体平等的算法歧视、揭露数据主体隐私信息的算法自动关联和压缩数据主体意思自治空间的算法自动决策.现行调整算法行为的法律制度存在有关法律概念界定不清、法律规则零散以及法律治理...     

司法执行人工智能化之反思与前瞻

人工智能与信息化技术在司法执行领域的应用,为缓解司法执行难问题带来了新的契机。但人工智能对数据与算法有着双重依赖;机器智能技术与人类理解技艺间存在实然鸿沟;人工智能技术嵌入案件执行过程亦潜藏个案形式正义与实质正义的弥合难题。与此同时,人工智能算法缺陷的隐匿可能引发执行客观性失却风险;技术依赖深重可能弱化法官主体地位;人为设置或认知阻隔的算法黑箱亦可能加大执行责任的切割与追究难度。应当以法治思维为依归,从认知层面、观念层面、技术层面及制度层面对司法执行人工智能化的实践问题做出全方位的应对。