摘要：传统进化算法的收敛性专注于具体算法,对应的研究成果也仅仅适用于具体算法。为了研究所有进化算法的收敛性问题,提出了一种包含所有操作类型算子的通用进化算法,建立了一套概率空间用于研究算法的收敛性,所有有关算法的术语都用严格的数学语言加以定义。在概率空间中,有七个算法收敛性定理被完整地证明,其中之一找到了算法依概率收敛的充分必要条件。更为重要的是,这些定理适用所有进化算法。它建立了一个体系,用来指导进化算法的设计,从理论上判断进化算法的收敛性。

摘要：针对现有群控系统在呼梯和调度上存在的候乘梯时间不明确、客流量分配不合理等弊端,提出了一种基于多目标调度算法和RS485多主从模式通讯技术的新型群控电梯目的层调度系统.该系统以德国奔克公司的bp304主板为电梯主控制系统,以群控模块为数据处理核心,以迪文公司的触摸屏为目的层呼梯装置,以轿厢通讯板为电梯运行状态收集器搭建而成.实验证明,新型群控系统能够明显改善系统的呼梯和调度性能.

摘要：如何在开放、动态、复杂的Internet环境下开发网构软件是软件技术领域一个挑战性课题。从网构软件整个生命周期入手,对网构软件的形式化模型,在简单介绍抽象状态机(ASM)的基础理论之后,刻画了网构软件的构件模型,并对构件模型进行了基于ASM的形式化描述,在此基础上,将粗粒度抽象构件的精化问题转换为求解构件组合方案的问题,并在体系结构元层,提出一种双向验证方法对不同抽象程度的组合方案进行横向和纵向的验证,以保证目标系统的正确性和求精过程的正确性。以上形式化建模和双向验证方法尽可能地避免和消除了软件设计早期的错误。通过系统实验验证可以看出,该方法对网构软件的开发具有一定指导意义。

摘要：潜在狄利克雷分配(LDA)是一种流行的非监督式降维工具,被广泛的应用于文本挖掘和信息检索领域。消息传递算法在效率和准确率上都明显优于LDA模型的其他近似推理算法。本文提出稀疏限定的消息传递算法,采用基于L1范数和L2范数的方法度量向量的稀疏度,并在迭代过程中投影单词在主题上的概率分布到稀疏空间,从而得到更加准确的单词语义表示。实验结果表明提出的稀疏消息传递算法在文本聚类和分类准确率上胜过了消息传递,吉布斯采样以及非负矩阵分解算法。

摘要：为了更高效地实现科学工作流任务的调度,研究了云环境中的工作流调度多目标优化问题,提出了一种基于非占优排序的混合多目标粒子群优化的工作流调度算法HPSO。首先,建立了截止时间与预算约束下工作流调度的多目标优化模型,模型引入三目标最优化,包括工作流执行跨度、执行代价及执行能耗;其次,设计了一种混合粒子群算法对相互冲突的三目标最优化进行求解,算法通过非占优排序的形式可以得到满足Pareto最优的工作流调度解集合;最后,通过3种科学工作流案例的仿真实验,与同类多目标调度算法NSGA-II,MOPSO和ε-Fuzzy进行了性能比较。实验结果表明,HPSO得到的调度解不仅收敛性更好,而且调度解的空间分布更加一致,更符合云环境中的工作流调度优化。

摘要：文章从客户关系管理理论出发,把当前热门的客户关系管理(CRM)与计算机信息管理系(MIS)结合起来,为企业针对客户信息构建了一个高效的管理信息系统。文章详细介绍了客户关系管理系统实现过程中使用的技术和实现方法。在简要的介绍了客户关系管理系统后,进而对客户关系管理系统的技术功能方面作了详细的分析,并对其进行了实现。

摘要：物联网的普及,对物联网的信息安全提出了更高的要求。低功耗有损网络(Routing Protocol for LLN,RPL)是主流的物联网通信协议,RPL根据中继节点的通信距离构建有向无环图(Destination Oriented Directed Acyclic Graph,DODAG),以规划数据路由的路径。RPL协议无法应对主流的安全攻击,针对RPL设计一种低成本高可靠性的路由策略是目前物联网信息安全研究的一个主要方向。本文基于非合作博弈理论,设计了一种可以根据RPL协议中的节点上下文信息,发现并避让不良节点的路由策略。该方法的特点在于能够以较低的功耗开支提供与主流的加密策略相近的安全防护能力。仿真结果表明,所提方法在节点密度较高情况下性能良好。

摘要：任务驱动教学法是适合计算机软件方面教学的一种教学方法。主要探索在基于网络环境下任务驱动在Photoshop平面设计课程的应用,充分调动学生学习的主动性和主观性,注重培养学生的审美能力和创新能力达到改善教学效果的目的。

摘要：针对红外图像噪声大、对比度低等特点,提出一种平稳小波域的红外图像增强方法。综合运用信息熵、信噪比和图像的标准差构造增强后图像的评价函数。结合红外图像的特点,利用反正切变换设计一种简单有效的非线性变换函数用于在平稳小波域内增强红外图像的对比度。该算法用差分演化算法结合构造的评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,所提出的算法在有效增强红外图像对比度的同时又对噪声有较强的鲁棒性。所提出的算法综合性能优于两种传统的同类方法。

摘要：在大众分类网络中,允许用户使用个性化标签对资源进行标注,标签可以使用户方便地表达的自己的兴趣与偏好.但是,标签自由、松散的分类方式使标签存在冗余、歧义以及一词多义的问题,使用户难以发现自己需要的资源,因此在基于标签的推荐系统中,推荐精确性低,用户体验差,社区发现(聚簇)技术是解决这一问题的重要手段.本文从构建标签共现图入手,采用标签共现图的重叠社区发现技术来理解标注的正确含义、减少冗余歧义标签带来的噪声.在此基础上设计了完整的个性化推荐方案,经过真实标签网络数据验证表明标签重叠社区检测能够提高推荐质量,算法在精确性和多样性上均有较好的改进.