基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

基于教学中单片机系统的可靠性分析

在高职院校中,单片机系统是一项不可缺少的技术。但是单片机系统在运行过程中会受到外界的干扰而出现问题,所以需要提高单片机控制系统的可靠性,才能够提高高职院校各科目的教学质量。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

发动机转速限制控制器双通道控制设计

某型飞机发动机在转速超过设定值时需要进行切油控制,在飞机上重要度较高。本文提供一种提高控制器可靠性的设计方案,在基本可靠性变化较小的情况下,通过采用双通道检测设计提高产品的抗干扰能力,使控制器的输出更加稳定、可靠,避免误动作发生导致发动机停车事故。该设计适用于飞机发动机控制系统,也适用于需要提高抗干扰能力的控制系统。在航空航天的控制领域,有着较为广泛的应用。