基于关联规则的超市推荐系统的优化设计

数据挖掘是指从海量的、无规则的数据中发现潜在的、有用的知识的过程。提出了基于Apriori原理的改进算法,主要包括:通过对被扫描数据库事务的缩减来提高算法对频繁项集的挖掘效率;通过优化寻找频繁项集的方法来缩小算法的挖掘时间。对超市的销售记录进行挖掘,找出其中商品的相关性,输入一个用户的购物记录对此用户进行推荐。通过多次实验证实,此算法比传统的算法在寻找全部频繁项集时花费的时间更少。     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

基于联合运输的棉花物流运输路径选择研究

分析了我国棉花物流运输现状,从联合运输的角度出发,以棉花供应点到需求点联合运输总费用最小和总时间最短为目标,构造了联合运输网络中的棉花物流运输路径模型。采用了多阶段启发式算法,通过改进的Martins算法找出非劣路径集合,依据运输方式转换兼容性与剔除无效路径,进行运输方式分配,运用模拟实例验证了该启发式算法的有效性,解决了联合运输的棉花物流运输路径选择问题。     

一个不需要产生候选集频繁集挖掘算法的研究

FP-growth算法是一个频繁集产生算法，与一般的类似于Apriori的频繁集产生算法相比。FP-growth的优点在于它不需要产生大量的候选集，因而在时间和空间上都有很好的效率。从不同角度对FP-growth算法进行了详细的研究，并与经典算法Apriori在性能上作了分析对比。     

基于FP—tree的最大频繁项集挖掘新算法

研究挖掘关联规则的一个重要工作就是找出所有的频繁项集.基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法要多次生成大量的FP-tree,并且需要对其多次遍历,消耗了大量的时间.针对以上缺点,提出一种基于FP-tree并利用数组和矩阵技术进行优化的最大频繁项集挖掘算法(Mining Maximal Frequent Itemset,简称MMFI),它既减少创建FP-tree的数量,又节省遍历FP-tree的时间,实验证明本算法是有效的.     

基于蛛网结构和双曲线的定位算法

为提高蛛网定位算法的精度,提出了一种基于蛛网结构和双曲线的定位算法。首先按照蛛网拓扑结构放置射频参考标签,在蛛网中心安装阅读器;然后对蛛网结构的主弦和辅弦节点分别构造同心圆,找出距离待测标签最近的同心圆;接着采用最近同心圆上参考标签坐标和待测标签坐标的双曲线关系,利用最大似然估计法求出待测标签坐标;最后对提出算法的精度进行计算,与当前流行的蛛网定位算法进行对比试验,验证了该算法的有效性。     

RNA二级结构遗传预测算法中的选择操作研究

在利用遗传算法设计RNA二级结构预测算法时,需要解决两类重要问题,即选择压力和种群多样性。选择压力有利于引导算法利用适应度标准更多地开发新个体,使得更多优秀的个体参与到迭代之中;而种群多样性是种群进化的基础。通过仿真试验对遗传算法中的选择操作进行性能分析和比较,找出适用于RNA二级结构预测的选择操作。     

中国邮递员问题的匹配算法

中国邮递员问题是运筹学中一个重要问题。提出了一种求解中国邮递员问题的匹配算法。该算法利用贪心方法对奇度顶点进行配对;然后,将配对的边加入原图得到一个欧拉图;所得欧拉图的欧拉回路为近似的投递路线。仿真试验表明,该算法是有效的。     

基于像素类型的阶跃型边缘提取算法

介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。     

地表组分温度遥感反演算法研究进展

【目的】地表组分温度是定量遥感反演的一个关键参数,在能量平衡过程模型和地表自然灾害监测中具有重要意义。【方法】过去的几十年中,国内外大量研究人员针对地表组分温度的反演提出了不同的方法和模型。文章系统回顾了现有的地表组分温度热红外遥感反演算法,包括多角度算法、多波段算法和时空信息算法,分析了各种反演算法的优缺点,评述了地表组分温度的验证方法。【结果 /结论】地表组分温度反演方法发展至今已经取得了阶段性进展,有些研究成果已得到广泛运用。由于地表结构复杂性、卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的影响,地表组分温度反演仍存在一些难点和亟待解决的问题,如有效比辐射率会随观测角度的变化而改变的问题、多角度和多波段数据的相邻角度和波段数据之间均存在相关性较高的问题、多角度传感器不同角度观测到的目标面积和观测时间不一致的问题等。未来地表组分温度遥感反演仍然是一个需要不断深入研究的内容。     

不同存储结构在数据结构算法中的应用

文章通过对比研究，探讨了在数据结构算法中定义存储结构的重要性。从一个二叉树深度问题求解出发，通过使用不同的存储方法，从多个角度提出解决方案，探讨存储结构的灵活应用，以实现算法的高效与实用。     

“归化——异化”视角下中国影视剧名称的翻译研究

在文化全球化的今天,影视剧对于文化的传播具有非常重要的意义,而影视剧名称是影视剧浓缩的精华。因此,影视剧名称的译文是否能够在忠实于形式和语言规范的同时达成其文化交流的目的是评判其质量的一个重要准则。本文从归化和异化的角度对影视剧名称的翻译进行了详实的分析,以期能够找出科学的影视剧名称翻译方法。     

性贿赂的刑法社会学研究

性贿赂作为一个社会问题已经引起人们的关注,本文通过法社会学的角度对其进行分析,先指出它的危害性,然后用法社会学的知识找出它的原因,近而提出解决这一社会问题的方法。在提出方法部分,先论述用法律解决性贿赂的可能性,然后根据制度用尽原则指出对刑法中的“贿赂”进行扩张司法解释是合适的方法。     

探地雷达根系数据的PSO-SA-OMP压缩重构方法

针对根系探地雷达数据重构中计算复杂和准确率低的问题,提出粒子群(PSO)与模拟退火(SA)相结合的正交匹配追踪(OMP)优化算法。首先,由Gabor原子对信号进行稀疏表示,建立求解空间;然后,以匹配函数为适应度,通过PSO算法求出匹配函数的最佳适应度值,找出可行解原子,再利用SA算法对PSO极值进行退温搜索,得出全局最优原子;最后,利用最优原子完成根系稀疏数据的重构。对A-scan数据和B-scan数据进行实验,结果表明,PSO-SA-OMP算法比传统OMP算法的计算时间减少了10.471 s和20.260 s,均方误差减小了1.225,信噪比提高了5.539 d B。     

做一个合格的农民

<正>我是一个农民,来自河南省滑县农村,滑县是国家级贫困县,我们村是国家级贫困村,我的人生目标是做一个合格的农民。心目中的合格农民我们的国家是一个拥有近14亿人口的农业大国,有着6亿农民。什么是合格的农民,一个合格农民的标准是什么?恐怕很难找出固定答案,我这里自己给自己制定了一个标准。     

农产品价格持续走低的原因分析

文章试图从现实与历史的角度,找出农产品持续走低的原因,为制订合理的解决方案提供依据。     

基于改进广义回归神经网络和主成分分析的宽带DOA估计

为了获取较高的宽带信号的DOA(direction-of-arrival)估计精度,提出了基于改进的广义回归神经网络(IGRNN,improved generalized regression neural network)和主成分分析(PCA,principalcomponent analysis)的宽带DOA估计算法。选用PCA方法对训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度;利用粒子群算法优化GRNN的参数;根据选取不同的聚焦角度确定粗估计、精估计的训练模型,通过粗估计得出目标的大致方位后,利用精估计模型得出最终的估计结果,避免了聚焦角度对估计精度的影响。仿真结果表明,本文提出的算法具有较好的估计精度和较高的工作效率。     

自然条件下葡萄叶片图像颜色一致性恢复效果的对比研究

针对不同的光照以及不同天气条件引起叶片图像颜色不一致的问题,采用10种典型的颜色恒常性算法对葡萄叶片图像中颜色的恢复效果进行对比试验,用色差ΔEa*b*和估计光源角度误差2种方法对不同算法的颜色恢复效果进行评价。试验结果表明:各种算法对图像中叶片颜色恢复均有一定的效果,其中2nd-order Grey-Edge和Edge-based Gamut Mapping 2种算法对不同光照和天气条件下以及多个品种的葡萄叶片图像处理后,其色差误差和估计光源角度误差均达到最小;从视觉角度上看,这2种算法处理后的图像也最接近基准图像。试验还表明:这2种颜色恒常性算法对于解决农业领域中许多由于成像条件的差异所引起的图像颜色偏差问题有明显的效果,而且能很好地实现葡萄叶片图像中颜色的恢复。     

供应链角度下品牌大闸蟹质量安全问题及可追溯性研究

本文从品牌大闸蟹产量有限,需求过旺,价格高昂,冒牌蟹及质量安全事件频发的现实环境出发,站在供应链的角度下,从养殖、流通、加工以及销售环节三个方面找出存在问题并进一步指出问题的根源在于信息不对称,提出解决方案全程化的跟踪溯源,建立一个完善的供应链追溯体系。     

基于移动式三维激光雷达的柑橘冠层结构信息的获取

基于移动式三维激光雷达,建立了一种柑橘冠层结构信息(树高、冠幅、分枝角度)的获取方法:1)利用移动式三维激光雷达获取柑橘三维点云数据;2)选定SOR滤波组合(k,α)分别为(100,0.9),(20,1.2),(100,0.9)对冠层残缺叶片点云和叶片边缘点云进行滤波处理;3)利用Mean shift算法求取植株点云中心结合采集点角度,完成点云初始匹准;4)运用ICP算法进行精准拼接并构建完整植株的三维模型,提取柑橘的株高、冠幅和枝干角度信息.验证结果表明,三维模型获取树高、冠幅、枝干角度的相对误差分别小于等于2.5％、小于等于4.5％、小于等于5.5％,判定系数R2大于0.97,均方根误差大于5.1.