摘要：阐述了藏文Web不良信息的特点、类型、危害性,设计了倾向性藏文Web不良文本过滤系统结构.提出一种藏文Web不良文本检索算法.该算法从不良文本中提取倾向性关键词项,根据矩阵奇异值分解方法中的转移概率构造出倾向性关键词项的状态矩阵,提取平面坐标空间第一像限的奇异值向量作为复特征向量,利用向量间的余弦相似度作为文本检索的相似度度量.实验结果表明,该算法在检索准确率和运算效率上都优于传统的LSA算法.

摘要：研究符号网络多智能体系统领导—跟随一致性问题.考虑到外界环境的不确定因素,将转移概率引入至切换规则,使得研究的多智能体系统更具一般性.为了降低控制成本和减少控制器更新频率,设计了一类新颖的事件触发控制协议.最后,结合李雅普诺夫泛函、线性矩阵不等式等技术获得所考虑多智能体系统双向一致性的充分判据,并通过数值模拟验证所得理论结果的有效性.

摘要：事物未来的状态仅仅受事物现状的影响,而与过去的状态无关,也就是具有马尔可夫性。用马尔可夫链的理论与方法,对具有马尔可夫性产品的可靠性进行预测,既为产品的可靠性设计和产品售后服务的经济性分析提供了参考,也为马尔可夫模型的实际应用拓广了范围。通过实例说明在数学软件的帮助下这种预测方法的简单可行性。

摘要：配送网络中车辆的行车轨迹是配送系统的核心问题,直接关系到配送效率.采用生物体蚁群寻找食源的方法,改进信息素浓度计算,并取转移概率的最大值,以减少寻径的盲目性.采用C语言实现了整个算法.实验结果表明,采用改进算法后的配送效率得到明显提高.

摘要：针对基础蚁群算法易陷入局部最优且收敛速度较差等问题,提出了一种基于自适应策略和蚁群算法的智能汽车轨迹控制与路径规划算法。该算法在初始信息素浓度的分配中,使用自适应函数完成信息素浓度的差异化分配,从而减少了错误浓度信息对路线选择的影响。同时,设计了新的概率转移函数,使不同算法场景拥有不同的概率权重,显著提升了算法的收敛速度。为防止算法陷入局部最优,基于自适应信息熵制定了全局信息素更新规则,令算法在路径规划过程中可兼具性能及效率。仿真测试结果表明,所提算法的路径规划质量在对比算法中为最优,且迭代次数较少,运行时间也仅为5.1 s,证明该算法具有良好的综合性能。