算法技术对信息分发机制的创新与反思

信息过载加速了人们对信息的认知盈余,而算法技术通过信息大数据化的多次过滤完成精准推送,创新了信息的适配方式,重构了互联网信息分发的形态和受众与信息之间的赋权模式,实现了对信息价值的科学评估和有效适配.文章从信息分发的路径创新和范式创新等解析了算法技术型信息分发机制的创新价值与其面临的机遇和挑战.     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

一种电力网络潮流计算的综合算法

针对牛顿-拉夫逊法对初值要求严格,迭代速度快的特点,利用电力网的结构特点,使用高斯-塞得尔迭代法的第一次迭代结果作为牛顿-拉夫逊法的计算初值。这样既解决了牛顿-拉夫逊法对初值要求高的问题,又提高了收敛速度。计算结果表明,综合算法在迭代次数和收敛速度上有优势。     

面向虚拟样机的一种机构运动仿真算法

文中就虚拟样机四连杆机构的运动分析提出一种新的运动仿真算法，在基于场景图的虚拟样机产品模型中实现产品四连杆机构的运动仿真．其算法特点是：利用空间矢量运算原理和四连杆机构特性直接求出四连杆机构从动件的变换矩阵，再通过四连杆机构特征点构造的三角形面积变化求出从动件变换矩阵的偏离角，用偏离角补偿法校正从动件变换矩阵，实现四连杆机构的运动仿真．其算法简单，运算效率高，实现容易．     

基于扫描数据零件轮廓特征自动识别的方法

主要研究基于扫描数据自动识别零件轮廓特征的方法与技术．首先给出了零件轮廓特征自动识别的工作流程，然后提出了零件轮廓特征自动识别的原理与算法，最后通过具体实例验证了本方法的优点及可行性。     

自主机器人人工进化方法研究

在介绍人工进化研究状况的基础上 ,着重阐述了进化机器人学的关键问题 :基本概念、进化技术、进化计算和实验研究方法等 ,探索了进化机器人学未来的研究趋势及所面临的挑战 .     

浅谈基于浸润原理的事务安排算法

针对单个安排事务避免冲突的传统方法 ,提出一种基于浸润原理的事物安排算法。该算法采用漫布式将各个事务分摊到各个位置 ,根据条件计算权值 ,并有意造成冲突 ,从而发现冲突位置 ,最后从最不可能冲突的位置入手 ,逐步完成安排过程。该方法事务安排的复杂度为 O(n2× k× x) ,大大减少事务安排所需的时间 .