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1.
离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式。新装卸工艺模式是通过在离岸集装箱码头附近的陆域地带建设陆域集疏运堆场,与离岸集装箱码头进行协同装卸作业的模式。陆域集疏运堆场堆存空间分配的目标是满足离岸集装箱码头装卸作业预翻倒要求;单批次输送集装箱的量受到陆岛运输最大通行能力限制。根据上述目标与特点,构建新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配模型,并设计蒙特卡洛树搜索算法进行求解。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明该方法能够满足陆域集疏运堆场堆存空间分配需求并提高离岸集装箱码头的吞吐能力。  相似文献   
2.
对于复杂的诊断对象,本文提出了一种复合模糊神经网络结构,该神经网络结构集成了一系列模糊神经子网络,来完成故障分类任务.文中以某高温硝酸冷却系统为诊断对象,以系统故障树为设置子网的基础,建立了含有多个子网的复合模糊神经网络.仿真结果表明了这种方法的可行性和有效性.  相似文献   
3.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.  相似文献   
4.
聚落考古是以聚落遗址为研究对象的考古学重要手段之一.选取遗址数目众多的辽宁西部地区,采用决策树分类和基于遗址等级权重的改进聚类分析方法划分聚落,研究聚落分布及其内部结构关系.经分析,辽宁西部地区聚落分布受到水系、地貌和气候的共同作用,不同时期呈现出不同形态.区域中最大的聚落位于大凌河支流流域,该位置与史料中记载的辽西区域郡首阳乐的位置十分相近.通过对遗址等级的统计分析,各聚落内高等级遗址所占比例逐渐减小,最后趋于5%左右,各聚落高等级遗址的控制范围与位置和聚落内部遗址数目关系密切.  相似文献   
5.
Data mining methods for classification and regression are becoming increasingly popular in various scientific fields. However, these methods have not been explored much in educational measurement. This module first provides a review, which should be accessible to a wide audience in education measurement, of some of these methods. The module then demonstrates using three real‐data examples that these methods may lead to an improvement over traditionally used methods such as linear and logistic regression in educational measurement.  相似文献   
6.
智慧城市信息安全风险评估模型构建与实证研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 面对智慧城市日益突出的信息安全问题,提出一个科学的风险评估模型,以快速对智慧城市进行风险分类并分析风险因素。[方法/过程] 从智慧城市信息安全的5个层次和风险评估的4个主要因素出发,构建智慧城市信息安全风险指标框架,对智慧城市实例进行ward系统聚类形成分类属性,选择C4.5算法的决策树方法建立风险评估模型,并验证模型的科学性。[结果/结论] 结果发现:安全管理制度、数据泄露与损坏威胁、安全意识薄弱性和设备安全漏洞是智慧城市之间差距最显著的风险因素,根据评估结果提出保障智慧城市信息安全的建议。  相似文献   
7.
The relationships between team performance indicators and match outcome have been examined in many team sports, however are limited in Australian Rules football. Using data from the 2013 and 2014 Australian Football League (AFL) regular seasons, this study assessed the ability of commonly reported discrete team performance indicators presented in their relative form (standardised against their opposition for a given match) to explain match outcome (Win/Loss). Logistic regression and decision tree (chi-squared automatic interaction detection (CHAID)) analyses both revealed relative differences between opposing teams for “kicks” and “goal conversion” as the most influential in explaining match outcome, with two models achieving 88.3% and 89.8% classification accuracies, respectively. Models incorporating a smaller performance indicator set displayed a slightly reduced ability to explain match outcome (81.0% and 81.5% for logistic regression and CHAID, respectively). However, both were fit to 2014 data with reduced error in comparison to the full models. Despite performance similarities across the two analysis approaches, the CHAID model revealed multiple winning performance indicator profiles, thereby increasing its comparative feasibility for use in the field. Coaches and analysts may find these results useful in informing strategy and game plan development in Australian Rules football, with the development of team-specific models recommended in future.  相似文献   
8.
首先提出了参数化界面分布的新概念,将一个非平衡多阶段物流系统转化为多个相互独立的单一阶段物流系统,然后采用Prüfer数对每个阶段上的物流模式进行编码.通过一种改进的解码方法,任何一个随机产生的Prüfer数都能够被解码为一个与物流系统的节点容量相匹配的可行的物流模式.基于这2点创新,建立了一种新的基于参数化界面分布和Prüfer数编码的系统建模方法,相应的遗传算法称为PIP-GA方法.与st-GA方法相比,PIP-GA不但具有更好的优化结果,而且需要的计算时间更少;虽然所需的存储空间有所增加,PIP-GA仍然是一种有效而稳健的非平衡多阶段物流系统建模与优化方法.  相似文献   
9.
为了改善Saitou和Nei提出的neighbor-joining进化树算法(SN)及Studier和Keppler的改进算法(SK),降低计算的时间复杂度,设计了一种快速算法.该算法涉及3种技术第一,引入一个线性数组A[N],用于存储距离矩阵每一行的值,以减少许多重复计算;第二,A[i]的值在算法开始时全部计算,在迭代步中间只进行更新3个变化的值;第三,设计了一个紧凑的公式用于计算OTUs之间的边长,并对该公式进行了证明.实验结果表明随着节点数的增多,该算法比SN算法快几十倍到上百倍,比SK算法快2倍以上;在一台桌面计算机上,该算法能在3min左右创建具有2000个节点的进化树.以空间换时间,减少最内层循环的计算量是设计多重循环算法的基本思路.  相似文献   
10.
为了改善传统ID3算法在分类属性选择上存在多值偏向性的不足,提出基于PCA的决策树优化算法。在普通基于PCA 的决策树改进算法中,存在数据经降维处理后代表性不强的问题,导致算法需经过多次数据运行后,准确率才能小幅提升。在ID3算法基础上,在分类前两次提取属性特征值,并计算了需要分类的数据量,也即对原始数据进行最重要的属性选择。在子树建立之后,再进行数据的降维合并选择。采用UCI数据库中的3个数据集对改进算法进行验证,结果表明改进算法的平均准确率达到94.6%,相比传统ID3算法与普通PCA决策树优化算法分别提升了1.6%和0.6%。因此,基于PCA的决策树算法能在一定程度上提升结果准确率,具备一定的应用价值。  相似文献   
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