优化公交车调度的多目标遗传算法模型

公交车是为市民出行提供服务的“准公共”产品,它反映了一个城市的管理水平。研究如何合理规划公交车的调度是一个至关重要的问题。针对由于公交客流量易受天气影响、不同时间段客流量及其变化程度相差较大等问题,本文提出了基于“平高峰”因素的多目标遗传算法对城市公交调度进行优化。模型由三个阶段构成,首先本文根据客流数据对公交的“平高峰”阶段进行定义,并验证其合理性;然后利用乘客在站等待时间与公交的各方面成本建立以乘客出行成本和公共交通的运行成本最小的公交调度优化模型。最后将“平高峰”融入至染色体基因序列中,利用多目标遗传算法不断迭代计算出最优公交调度方案。对比结果表明,基于“平高峰”优化后的模型较于传统算法的乘客出行成本降低了13.75%且公共交通的运行成本减少1.7%,均优于传统算法。证明该方法对优化公交调度的有效性。     

基于基数排序及属性约简的雷电预报因子提取方法

雷电预报因子筛选是构建雷电预报模型的关键,也是提高雷电预报准确度的一个瓶颈问题。本文提出了一种基于粗糙集正域属性约简的雷电预报因子提取方法,该方法采用基数排序方法快速求解决策表的正域,引入可分辨度概念度量属性的重要性,提出了基于可分辨度的核属性与非核属性的提取方法,设计了相应的面向雷电预报因子提取的属性约简算法。真实气象数据集测试结果表明,该方法能有效提取最小集合的雷电预报因子,并较以往方法具有更好的性能。     

基于WEB的车牌识别与管理系统设计与实现

为了利用图像处理技术和互联网技术及数据库技术来识别和管理车牌号码,以便最终获得车辆和车主的身份信息,本文设计和实现了一个基于WEB的车牌识别与管理系统,以实现对各类车牌和车主信息的智能化管理和应用。利用基于WEB的车牌识别与管理系统,用户可以实时和方便地识别和获取车牌数据库中车辆和车主的信息。本系统具有很强的实用性和扩展性。     

一种基于粒计算的知识隐藏方法

对数据中蕴涵的敏感知识的隐藏与保护是私有保护数据挖掘中重要一个研究课题。粒计算具有在不同的粒度层次上进行问题求解的能力。本文讨论了基于粗糙集粒计算模型的数据中知识隐藏与保护方法。首先,介绍了不完备信息系统下的相容关系、相容信息粒和信息粒度;其次,提出基于粒计算的知识隐藏与保护方法;最后,通过具体实例和在真实数据集上的测试表明了所提出方法的可行性。     

基于Web的智能CAI课件系统

阐述了基于Web的智能CAI课件系统的开发过程以及知识库、学生模型、教师模型、智能接口的构造方法。     

一种具有自适应参数的基于密度加权的粗糙K-均值算法

针对原始粗糙K-均值聚类算法采用固定权重和阈值的缺陷,提出一种改进的粗糙K-均值算法。改进的算法根据K-均值聚类算法的特点,在基于密度加权的K-means算法基础上,对固定经验权重和固定阈值这两种参数进行改进,提出了一种自适应参数方法。实验结果表明,该算法降低了迭代次数,聚类结果更为精确。     

近似本体获取的粒计算方法

研究近似概念以及由此而生成的近似本体不仅是必要,而且其重要性日益增加。基于粒计算理论,以信息表作为领域本体的语境,给出获取近似概念和生成近似本体的数据模型,并提出基于粒计算的获取近似概念和生成近似本体的生成算法。实例表明该算法是有效的。     

基于注意力机制和深度学习的运动想象脑电信号分类方法

脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)作为一种新型的信息沟通与控制手段,是一个涉及神经科学、信号处理以及模式识别等多个学科的交叉研究课题.基于运动想象的BCI系统被认为是最具发展前景的一种脑机接口系统.针对基于机器学习方法构建脑电特征与运动想象之间的映射关系进行分类时,现有方法仍存在无法兼...     

基于规则格网的雷电信息等值线生成方法

研究在不规则曲面上基于规则格网进行等值线的生成方法,提出解决等值线二义性及非闭合等值线绘制的处理方法,最后基于Mapxtreme技术实现规则格网的等值线绘制。有效解决了绘制的等值线的二义性问题和非闭合等值线绘制的处理问题,将该方法应用于实际领域所绘制的等值线在效率和效果方面都取得了令人满意的效果。     

属性约简在中医证候诊疗数据分析中的应用

针对中医诊疗数据和诊疗结果数据存在不确定性等特点,通过研究基于粗糙集的属性约简方法,引入属性作用集差异度概念,并定义基于属性作用集差异度的属性重要度的计算方法,提出基于属性作用集差异度的属性约简算法,并将其应用于中医证候数据约简中以实现中医证候诊疗症状关键因子提取的需要。通过实际中医证候诊疗数据集上测试及与其他属性约简算法的测试比较,结果表明所提出的属性约简算法是有效的。