摘要：为了避免局部最优与收敛速度慢的问题,在粒子群算法中引入"竞争"与"拉伸"技术,提出一种新的粒子群算法——竞争-拉伸粒子群算法。用3个基准函数对标准粒子群算法、局域粒子群算法、提出的新算法等同时进行测试,对比结果表明,提出的算法不仅具有较高的收敛速度,而且能有效地进行全局搜索。

摘要：本文应用主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)等方法进行变量选择确定对含能材料爆轰性能影响显著的分子结构描述符,再用偏最小二乘(PLS)和人工神经元网络等方法建立含能材料预测模型。通过预测模型进行计算,预测密度、爆速、生成焓和爆压等爆轰性能参数。与已知的爆轰性能参数比较,其准确度可达到98%。这说明了模型的准确性,可以用于未知含能材料的爆轰性能的预测。

摘要：随着信息技术的发展,企事业单位进行办公自动化系统的建设是非常有必要的。论文首先对系统中使用的相关技术UML、浏览器/服务器模式和系统分层结构的设计进行了研究,然后在对某通信公司的办公业务进行调查、分析的基础上,以UML为建模工具,对办公自动化系统进行了需求分析、总体设计,并且以其中比较核心的模块协同工作为例进行了系统的详细分析和设计,开发完成了系统的原型系统,经过单位实际环境的测试和使用,效果较好。

摘要：基于角色访问控制(RBAC)是一种方便安全和高效的访问控制机制,但对操作主体的设置最小粒度只能达到角色级别,造成系统的灵活性与实用性不足。针对这个缺陷,在设备管理系统中,首先对系统的权限进行层次式划分,系统角色实行等级制,上级角色给下级角色设置权限,使操作主体最小粒度达到单个用户,对权限的表示采用了权限特征值的方法,减少了权限存储的空间。经过在实际系统的使用,效果良好。

摘要：关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点,在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,首先对数据进行数据清理,去除其中的噪声数据,然后对每篇新闻进行数据结构解析,在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重,综合考虑这些权重计算出词语的综合权重,以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法,与专家标注比较接近,值得推广应用。

摘要：为了提高入侵检测系统的检测率和降低系统的误检率,对基本的粒子群算法采用在粒子群初始化阶段,种群的离散度必须满足一定的要求才能开始迭代;在算法迭代过程中,惯性权重、加速系数的调整都与当前粒子群的离散度相关;当种群的离散度小于一定数值时,进行保优重初始化,同时采用适应度函数拉伸操作,重新迭代等几个方面的改进。经过KDD Cup 1999数据集的训练和检验数据的仿真测试,改进后的粒子群算法具有较高的检测正确率和较低的误检率,而且新算法收敛速度快,不易局部最优。

摘要：在对编程语言类的自动评分系统中,程序设计类型的填空题大多采用字符串精确匹配的方法,而编程题的自动评分是一个难点。在分析两类题型的特点及目前采用的评测方法的优缺点的基础上,提出使用字符串相似度算法对程序设计题进行评判,并给出了评分过程的整体流程图。经过实际的使用,证明该方法是目前采用方法的一个很好补充,使评分的过程更加客观、公正,能够减少教师的工作量,提高教学工作效率,值得推广。

摘要：对实验演示系统的系统架构、系统设计、体系结构进行了论述,创新性的采用R IA技术作为系统的表现层。论述了R IA技术的特点及优势,系统架构采用浏览器/服务器结构,系统设计中分析了系统模块的组成、系统安全性等。在体系结构中论述了系统的分层设计以及数据交换的方式。通过系统的实际使用,提高了学生自主学习能力,减少了教师的工作量,对数字化教学方法改革做了关键的一步。

摘要：因在Office 2007及以后系统中,采用了Office Open XML(OOXML)存储格式,对Of-fice自动评分系统也会产生一些影响。针对新的存储格式的评分系统进行研究与设计,主要阐述了其中的组卷模块与评分模块。由于采用OOXML作为整个系统的基础,使得系统中的组卷与评分更加灵活,同时也使系统更容易扩展与维护。

摘要：关键词提取算法TextRank的影响因素包含词语的覆盖度、词语的位置、词频、词长、词跨度等5个因素。使用采集的南方周末1525篇新闻为数据源,对这些因素进行了交叉验证,得出以下3个结论:1)关键词提取过程中全局因素大于局部因素。2)词语覆盖度、词长、词频、词跨度、词语位置影响权重逐渐增大。3)词语覆盖度和词长的影响权重基本等效,词跨度和词频影响权重基本等效。这些结论具有一定的指导意义,避免了后续研究者的盲目性也减少了后续研究的工作量。