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改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用
被引量:
1
1
作者
陆璐
杨志献
姜永亮
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期55-57,共3页
利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船...
利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。
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关键词
船舶航行安全
反向神经网络
微粒群算法
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职称材料
基于XML的异构数据交换技术
被引量:
18
2
作者
吴淑雷
雷景生
陈焕东
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2007年第2期78-81,共4页
在分析异构数据交换技术研究工作基础上,提出了基于XML的异构数据交换模型,并给出了XML和RDB的映射模式。最后以基于XML的试题库模型为例,通过Java Servlet创建异构数据互换的中间件,实现异构数据的交换。
关键词
数据交换
XML
RDB
JAVA
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职称材料
基于最优子段的矩形优化排样
被引量:
1
3
作者
姜永亮
周俊
《图学学报》
CSCD
北大核心
2016年第2期280-284,共5页
为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究,给出基于最优子段的矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的长板矩形优化排样问题。首先基于动态规划算法求出所有小于剪床刀刃长度的最优子段的最佳排...
为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究,给出基于最优子段的矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的长板矩形优化排样问题。首先基于动态规划算法求出所有小于剪床刀刃长度的最优子段的最佳排样方式,然后以所求的最优子段作为可用子段在长板上进行优化排样,并将矩形优化排样问题转化为完全背包问题。最后基于分支定界技术的整数规划算法对其进行求解。企业应用实例表明该算法在解决长板矩形优化问题方面优于其他算法。
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关键词
矩形优化排样
最优子段
动态规划算法
分支定界技术
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职称材料
题名
改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用
被引量:
1
1
作者
陆璐
杨志献
姜永亮
机构
郑州铁路职业技术学院
海南师范大学网络中心
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期55-57,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(71361008)
海南省重点科技基金资助项目(ZDXM20130080)
文摘
利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。
关键词
船舶航行安全
反向神经网络
微粒群算法
Keywords
safety of navigation
reverse neural network
particle swarm optimization
分类号
U665.26 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于XML的异构数据交换技术
被引量:
18
2
作者
吴淑雷
雷景生
陈焕东
机构
海南师范大学网络中心
海南
大学
信息学院
海南师范大学
初等教育系
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2007年第2期78-81,共4页
基金
海南省自然科学基金资助项目(80546)
海南师范大学青年教师基金资助项目(QN0407)
文摘
在分析异构数据交换技术研究工作基础上,提出了基于XML的异构数据交换模型,并给出了XML和RDB的映射模式。最后以基于XML的试题库模型为例,通过Java Servlet创建异构数据互换的中间件,实现异构数据的交换。
关键词
数据交换
XML
RDB
JAVA
Keywords
data exchange
XML
RDB
Java
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于最优子段的矩形优化排样
被引量:
1
3
作者
姜永亮
周俊
机构
海南师范大学
校园
网络
中心
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2016年第2期280-284,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71361008)
海南省重点科技基金项目(ZDXM20130080)
海南省自然科学基金项目(612136)
文摘
为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究,给出基于最优子段的矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的长板矩形优化排样问题。首先基于动态规划算法求出所有小于剪床刀刃长度的最优子段的最佳排样方式,然后以所求的最优子段作为可用子段在长板上进行优化排样,并将矩形优化排样问题转化为完全背包问题。最后基于分支定界技术的整数规划算法对其进行求解。企业应用实例表明该算法在解决长板矩形优化问题方面优于其他算法。
关键词
矩形优化排样
最优子段
动态规划算法
分支定界技术
Keywords
rectangular optimal layout
best sub segment
dynamic programming algorithm
branch and bound technique
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用
陆璐
杨志献
姜永亮
《舰船科学技术》
北大核心
2016
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于XML的异构数据交换技术
吴淑雷
雷景生
陈焕东
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2007
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于最优子段的矩形优化排样
姜永亮
周俊
《图学学报》
CSCD
北大核心
2016
1
在线阅读
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职称材料
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