基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究

针对云计算下的资源调度的问题,提出将蚁群算法的个体与云计算中的可行性资源调度进行对应,首先对云计算资源调度进行描述,其次针对蚁群算法的路径选择引入了平衡因子,对信息素进行了局部研究和全局研究,将蚁群个体引入到膜计算中,通过膜内运算和膜间运算,提高了算法的局部和全局收敛的能力,最后在云计算资源分配中,引入匹配表概念,将云计算任务和资源进行匹配,融合后的算法提高了算法的整体性能.仿真实验说明在网络消耗,成本消耗,能量消耗上有了明显的降低,提高了资源分配效率。     

江淮膨胀土自由膨胀率特征

自由膨胀率是公路及其他行业膨胀土判别与分类的常用指标,研究自由膨胀率特征对指导膨胀土判别分类具有重要意义。本文依托皖中地区在建的合(肥)—六(安)高速公路,开展了自由膨胀率及其他相关性指标的试验研究,分析了皖中膨胀土的自由膨胀率特征。研究表明:皖中地区膨胀土自由膨胀率与反映膨胀本质的指标蒙脱石含量,以及液限、塑性指数等间接性判别指标具有较好的相关性,可将其用作膨胀土判别与分类的指标;分类实践发现《公路路基设计规范》所推荐的自由膨胀率分级评判标准不能适用于皖中地区膨胀土;根据研究结果给出了具有合理分类特征的分类标准建议。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

地震纵波作用下弧形沉积渠道的动态响应

借助Biot多孔介质波动理论,采用多极坐标和复变函数方法,对弧形沉积渠道在入射地震纵波作用下的动态响应问题进行了研究.首先利用复变函数求解半空间多孔介质和弧形沉积渠道中满足Helmholtz方程的复势函数在极坐标下的通解;然后在复平面极坐标下把半空间多孔介质和弧形沉积渠道中的应力、位移和孔压用各自的势函数通解表示出来,并构建两个半径不等的大圆弧分别表示半空间直边界和沉积渠道结构直边界,随后利用两个大圆弧边界条件、半空间多孔介质和沉积渠道结构的交界面的连续条件及透水条件列出一组方程组,并对其联立求解得出未知系数值,从而求出两种介质中的势函数的特解;最后用所求的势函数特解求解并讨论了半空间多孔介质与沉积渠道交界处动应力集中系数和孔压集中系数在不同的参数条件下的分布及规律.