检索结果-南通市图书馆

作者：杨珺华侨大学

学位级别：硕士

图像分割技术从1970年以后便开始受到人们的极大关注,虽然研究人员针对图像的成像原因、图像用途等各种问题提出许多解决办法,但至今仍很难找到一个普遍适用的理论和方法。在图像分割的方法中研究较多的两类分别是基于边缘检测的分割方... 详细信息

图像分割技术从1970年以后便开始受到人们的极大关注,虽然研究人员针对图像的成像原因、图像用途等各种问题提出许多解决办法,但至今仍很难找到一个普遍适用的理论和方法。在图像分割的方法中研究较多的两类分别是基于边缘检测的分割方法和基于区域的分割方法,究其原因,图像的边缘上存在着很多重要的信息,从人眼的角度来分析对边缘差异比较敏感,可以据此来分析图像;但是图像边缘有些是不连续的,而利用了图像空间信息的区域分割方法则可以克服这个问题。由于单一的分割方法效果不甚理想,研究学者试着将多种分割方法结合起来,通过分析图像的多种特征设计分割算法。本文就此出发,取两种方法的优点进行融合,同时针对应用的不同领域,提出分别适用于复杂背景图像中文字分割的方法和适用于医学图像中主动脉的分割方法。详细的内容如下:(1)针对传统的文字分割算法对提取文本的颜色、大小以及图像的复杂背景较敏感而造成的提取效果不理想和传统投影分割对单字分割误差较大的问题,本文通过分析文字的边缘特征,加入stroke滤波来提取文字区域,之后再从文字区域特征出发,利用连通域分析及垂直投影来进行去燥以及确定文本的区域范围。同时本文还提出一种新的上下边缘投影分割算法,既保证了文字的分割效率,又提高了文字分割准确率。最后对提出的算法的分割效果进行验证。(2)针对医学图像分辨率高,分割目标与背景差别小及其他灰度值相似区域的干扰等问题,本文以当前研究较热的基于水平集方法的几何活动轮廓模型为基础,提出一种融入边缘和区域信息的CT图像主动脉的分割算法。在算法中外部能量项除了包含传统CV模型中的边缘梯度信息,还加入了图像的区域信息,同时通过分析主动脉横切面的形状加入形状能量约束项,提高了分割精度。最后以医院实际拍摄的患者心血管CT图像为实验数据,对本文分割算法的正确性及有效性进行实验验证。(3)为了研究成果的可视化和使用方便,本文构建了一个研究成果的系统原型,包括实验数据的一些简单处理及算法的运行。

关键词：图像分割边缘信息区域信息复杂背景医学图像

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人工免疫系统及其在数据处理中的应用

人工免疫系统及其在数据处理中的应用

作者：郑仙花华侨大学

学位级别：硕士

人工免疫系统是一种受生物免疫启发的新兴人工智能模型，它的许多机制给各行各业研究人员解决问题带来灵感。它的研究相比于神经网络等起步较晚，尚处于初级阶段，仍有许多可研究之处。本文理论上以人工免疫为基础研究一种基于多类数据... 详细信息

人工免疫系统是一种受生物免疫启发的新兴人工智能模型，它的许多机制给各行各业研究人员解决问题带来灵感。它的研究相比于神经网络等起步较晚，尚处于初级阶段，仍有许多可研究之处。本文理论上以人工免疫为基础研究一种基于多类数据协同进化的克隆选择算法(Parallel Clonal SelectionAlgorithm ForMulti-class Classification，multiSA)并证明算法的收敛性。multiSA算法是一种监督分类算法，会受到初始训练样本的影响。为进一步提高算法的效率并充分利用待分类数据的先验知识以降低初始训练样本对算法的影响，本文还提出一种基于免疫网络的数据提纯与聚类算法(Data Purification and ClusteringAlgorithm Based on Artificial Immune Network，aiCA)并从理论上进行收敛性分析。应用上，将两个算法分别用在数据分类和数据压缩提纯及聚类中，实验数据包括常用的机器学习数据集和遥感图像，主要是针对复杂的遥感图像数据。详细的内容如下： (1)针对传统的克隆选择算法(Clonal Selection Algorithm，CSA)只依次单独对某一类样本数据进行监督学习而造成的分类精度和效率不高问题，提出一种基于多类数据协同进化的克隆选择算法。算法采用新的适度值计算方法和选择策略通过进化学习可以同时获得多类样本数据的最佳聚类中心。 (2)分别用4组UCI数据和红树林遥感图像对multiSA算法进行实验，结果遥感图像的分类总精度和kappa系数分别达到91%和0.89，UCI数据分类结果也较好。 (3)用进化算法随机收敛的两个度量对multiSA算法进行收敛性分析，证明算法满足收敛到全局最优的充分条件。而后也从实验方面对multiSA算法的收敛性进行验证。理论和实验均表明multiSA算法是能以概率1收敛到全局最优。 (4)引入待分类数据的先验知识来构造初始网络结构，提出一种基于免疫网络的数据提纯与聚类算法。aiCA引入了先验知识，训练出的网络细胞更能反映训练数据的分布特性，具有更好的聚类和泛化能力。 (5)一是将aiCA用在数据压缩提纯中，以改善multiSA受样本数据影响的情况，提高算法的分类精度和分类效率。二是将aiCA用在图像聚类中，避免由于multiSA算法分类需要样本数据而引发的数据获取不易工作量增多的问题。 (6)用贝叶斯条件概率证明aiCA算法的收敛性。 (7)为了研究成果的可视化和使用方便，构建一个研究成果的系统原型，包括样本的一些简单处理还有算法的运行。本文在理论上研究了人工免疫系统中的克隆选择算法和人工免疫网络算法，分别提出新算法并证明算法的收敛性，说明multiSA和aiCA的优越性;在应用上将multiSA和aiCA分别用于遥感图像和机器学习数据，实验效果良好。理论和实践中均表明本文研究内容的可行性和有效性。

关键词：克隆选择人工免疫网络分类数据提纯遥感图像收敛性

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改进的人工免疫网络及其在数据处理中的应用

改进的人工免疫网络及其在数据处理中的应用

作者：林小煌华侨大学

学位级别：硕士

随着信息化的发展,人们越来越多地从人工智能的角度去分析和解决问题,人工免疫系统通过模拟自然免疫机制形成了一套独特的理论,具有自组织,学习,记忆,分布式等特点。近年来,随着学者们对人工免疫系统研究的不断深入,人工免疫系统在数据... 详细信息

随着信息化的发展,人们越来越多地从人工智能的角度去分析和解决问题,人工免疫系统通过模拟自然免疫机制形成了一套独特的理论,具有自组织,学习,记忆,分布式等特点。近年来,随着学者们对人工免疫系统研究的不断深入,人工免疫系统在数据挖掘领域逐渐显现出它的优越性,将人工免疫网络算法引入到数据挖掘领域也成为近年来研究的热点。本文以人工免疫为基础,研究内容分为以下两部分:(1)对现有的人工免疫网络算法(aiNet)中存在的不足进行改进,提出了一种基于小生境技术及模糊先验提取的动态自适应免疫网络(NFDA-aiNet)。该算法基于aiNet,对克隆抗体的选取及网络抑制的阈值进行了动态控制,使其随网络的进化而动态改变。同时,针对传统的基于距离的亲和度评价函数不能对全局进行评价的问题设计了新的基于小生境技术的评价函数代替简单的距离函数。而针对传统的免疫网络中初始抗体记忆集通过随机产生而存在一定的盲目性,本文先调用模糊C均值对原始数据进行聚类,以聚类结果为基础产生初始抗体集,有效促进了算法对原始数据的学习。实验采用4组UCI数据对算法的分类效果、聚类性能和网络压缩能力作全面地测试,并得到了很好的测试结果。后续研究中对NFDA-aiNet的几个关键参数的选取进行测试,同时用进化算法随机收敛的两个度量对NFDA-aiNet算法进行收敛性分析。(2)在传统的人工免疫网络基础上,将多智能体技术的典型策略融入到免疫网络的进化过程中,算法引入了邻域克隆选择,操作过程从局部到整体,能够更加全面地模拟免疫网络的自然进化模型;同时在免疫网络进化过程中增加了抗体间的竞争和协作操作,提高了网络的动态分析能力。实验分别采用常用的3组UCI数据和一幅漳州海域的航拍遥感图像对算法加以验证,实验结果表明对遥感图像的分类精度达到92.67%,Kappa系数为0.9022,对UCI数据也有较好的分类效果,表明该算法一种有效的数据分类方法。

关键词：人工免疫网络数据分类动态自适应小生境多智能体技术

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民办高校招生数据分析与预测

民办高校招生数据分析与预测

作者：许燕青华侨大学

学位级别：硕士

民办高校想要在每一年的高考生源中,招收满足招生计划的生源数,就必须在前期做好大量的招生数据分析研究和预测工作,熟悉招生政策,跟进招生录取情况,及时掌握各专业录取情况及报到率,明确知道各个地区生源的分布情况,这样可以获取大量... 详细信息

民办高校想要在每一年的高考生源中,招收满足招生计划的生源数,就必须在前期做好大量的招生数据分析研究和预测工作,熟悉招生政策,跟进招生录取情况,及时掌握各专业录取情况及报到率,明确知道各个地区生源的分布情况,这样可以获取大量有价值的信息,便于今后对专业的设置及规划发展、招生计划的投放、学生生源的选择以及招生工作的宣传等方面做出及时的调整,保证民办高校能够持续长久地发展。因此,制定合理的招生计划,准确地定位生源对象,并且做好前期招生数据分析和预测是民办高校在每年招生工作前需要考虑的首要问题。本研究采用Apriori算法进行数据分析,通过分析往年的招生数据,从中发现并寻找有价值的有规律的知识,然后采用灰色预测模型算法对民办高校未来的招生情况进行有效预测,为民办高校招生部门在制定来年招生计划时提供有效的科学的参考依据。一、以闽南理工学院2010年——2019年招生数据作为参考数据,选择关联分析算法进行综合分析,确定和报到率有高度相关性的若干因素,以此为基础建立关联规则模型并检验模型的准确性。二、采用灰色预测GM（1,1）模型对闽南理工学院2020年的招生总人数进行预测,并分别与二次移动平均模型和趋势外推法两种方法的预测数据进行对比,通过分析对比结果检验灰色预测GM（1,1）模型的准确性,得出了采用灰色预测GM（1,1）模型对招生总人数的预测误差最小的结论。在实际招生过程中,招生计划均有波动性,对所建立的灰色预测GM（1,1）模型进行改进,改进的方法就是引入残差估计,以此来提高预测结果的精确度。预测各省招生计划。

关键词：民办高校招生关联规则灰色预测模型层次分析法

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基于深度神经网络的宫颈癌辅助筛查研究

基于深度神经网络的宫颈癌辅助筛查研究

作者：张涛华侨大学

学位级别：硕士

宫颈癌是最常见的女性恶性肿瘤之一。相关医学研究表明,可以通过早期病变筛查降低宫颈癌发病率和死亡率,因此,癌前病变的筛查成为宫颈癌预防的关键。阴道镜检查是宫颈病变筛查的重要医疗手段之一,由于其便利性和良好的准确性,成为目前... 详细信息

宫颈癌是最常见的女性恶性肿瘤之一。相关医学研究表明,可以通过早期病变筛查降低宫颈癌发病率和死亡率,因此,癌前病变的筛查成为宫颈癌预防的关键。阴道镜检查是宫颈病变筛查的重要医疗手段之一,由于其便利性和良好的准确性,成为目前世界范围内必不可少的诊断方法。然而,传统的人工阅片方式容易造成病变诊断的漏诊、误诊以及低效等问题,且不同医师的不同临床经验易导致诊断差异性,从而降低筛查的效率。近年来深度学习在医学图像分析领域突飞猛进,在很多相关的图像分类以及图像检测任务中取得了优异的效果。本文在深度神经网络的研究基础上,针对阴道镜图像的宫颈癌前病变分类诊断任务进行了相关的研究,主要的研究内容如下:提出一种应用图像语义分割原理的宫颈病变检测与诊断方法,针对宫颈病变的CIN1+诊断建立了基于U-net的全卷积深度神经网络模型。该模型适当加深了网络深度,以编码器-解码器的形式实现了病灶区域的分割与检测,最后通过分割结果的数字图像后处理进一步实现了病变的判断。测试集的诊断结果表明,该方法可得到同高级医师相当的诊断准确性并大大提升了诊断效率。提出一种基于预训练密集连接网络的宫颈病变图像分类方法,该方法利用迁移学习技术,解决小数据集的图像分类问题及人工病灶标注问题,针对更重要的CIN2+诊断任务构建了性能更好的CNN模型。对于小数据集的神经网络训练,分析了不同预训练模型对微调训练的影响,讨论了不同训练策略、交叉验证以及数据量等超参数的设置与选择。最终分析了CNN模型诊断同人工诊断的特征差异,总结了用于宫颈病变分类模型一般训练方法。实验表明,所提出的模型可有效实现分类目标并取得了良好的效果。提出一种多神经网络决策特征集成的宫颈病变分类方法。在前面工作的基础上,采用新的数据预处理策略,在有限的数据中通过聚类的方法优化训练数据的类别分布达到优化模型训练的目的。基于交叉验证法,从数据层面和模型结构层面集成了多神经网络的模型决策特征,并根据模型输出的内外方式提出了两种集成策略,实现了分类任务的性能优化。最终在CIN2+的分类诊断中得到了进一步的优化,其诊断结果更符合宫颈癌前病变的临床筛查要求。综上,本文通过对深度学习的研究与应用,将深度神经网络与阴道镜图像分析相结合,探讨了基于深度神经网络的宫颈病变分类方法。主要从基于深度学习的图像分割、图像分类以及策略提升等方面解决宫颈病变的分类和诊断任务,从临床诊断的方向出发,不断克服人工诊断存在的缺陷以及优化计算机方法存在的问题,最终实现能更好的用于本文图像数据的深度神经网络分类方法,为在阴道镜宫颈病变分类领域实现计算机辅助诊断提供了理论依据,为进一步实现智慧医疗奠定了研究基础。

关键词：宫颈癌阴道镜检查深度神经网络图像语义分割迁移学习决策特征集成

基于应用日志大数据分析在主动防御审计中的应用

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基于应用日志大数据分析在主动防御审计中的应用

作者：郑嘉楠华侨大学

学位级别：硕士

大数据时代的到来,政府、企事业单位对于信息化的投入不断加大,特别是近年来国家提倡向“大整合、高共享、深应用”的信息化目标,政府数据资源类别和数据量激增,个人数据集中度和敏感度进一步增加,数据利用和对外共享更加复杂,数据盗取... 详细信息

大数据时代的到来,政府、企事业单位对于信息化的投入不断加大,特别是近年来国家提倡向“大整合、高共享、深应用”的信息化目标,政府数据资源类别和数据量激增,个人数据集中度和敏感度进一步增加,数据利用和对外共享更加复杂,数据盗取现象、越权查询数据等造成政府已有个人数据信息泄露、侵犯公民个人隐私的现象不断发生,严重影响到政府信息安全,急需从新的技术手段如机器学习着手,进一步加强对政府数据资源的保护。近年来,公民个人信息泄露屡禁不止,时有曝光,已经成为媒体关注的热点问题,引发各类炒作,造成不良社会影响,严重影响政府机关形象,损害政府信息化发展成果。为此,本文拟通过某月份的应用日志数据,基于神经网络、决策树研究如何更有效的预测异常用户行为。一是研究人工神经网络、决策树算法的基本原理,重点研究了人工神经网络的特点和工作原理以及决策树的算法和适用的应用场景。二是抽取某月份政府应用日志数据进行了预处理与特征分析,建立基于人工神经网络以及基于决策树的用户行为异常审计模型。通过对两种模型训练数据进行设计、优化,逐步优化预测模型并对优化后的预测验证。三是根据决策树模型和神经网络模型对历史数据进行预测,得知神经网络模型有较明显的优势主要是在模型的拟合优度、对初始数据的仿真、模拟能力以及对新数据的预测能力方面。通过比较,深度神经网络模型在实验中主要优于决策树的方面是非线性映射关系、非线性函数动态处理能力、自组织自适应和自学习功能以及对变量的处理效果。

关键词：用户行为审计应用系统日志数据泄露人工神经网络决策树

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随机森林及其在遥感图像分类中的应用

随机森林及其在遥感图像分类中的应用

作者：姚明煌华侨大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的不断发展，如何自动、准确、快速的为遥感图像分类一直是研究热点。由于红树林遥感图像训练样本获取困难，训练样本少，给自动化分类精度带来了很大的考验。本文在研究随机森林算法的基础上，结合TM图像的特征，提出了随... 详细信息

随着遥感技术的不断发展，如何自动、准确、快速的为遥感图像分类一直是研究热点。由于红树林遥感图像训练样本获取困难，训练样本少，给自动化分类精度带来了很大的考验。本文在研究随机森林算法的基础上，结合TM图像的特征，提出了随机森林的改进算法，提升了自动化水平。随机森林以其适用于小样本、稳定性强等特点被广泛应用于遥感分类，为了提升遥感分类的精度和效率，本文在随机森林作基础上作如下工作：首先，为了提升TM遥感图像的分类精度，提出了完全随机的特征选取与组合的随机森林，能自动提取、挖掘TM图像中组合特征的信息。该算法是在特征线性组合的基础上加入了对特征组合个数的随机性和子特征空间大小的随机性，降低了随机森林的泛化误差，提升了分类精度。其次，为了提升随机森林的分类效率，提出了基于克隆选择的随机森林，该算法引用人工免疫思想对随机森林进行选择优化，优化后，很好的压缩了随机森林，分类效率更高，分类精度也进一步提升。最后，结合随机森林的性质，提出一个基于边缘最大化的未标签样本选取机制，实验证明，以该机制所选样本对提升随机森林的泛化能力有积极贡献。为了验证算法的有效性，所提算法都在UCI数据集上验证有效性，以保证通用性，并在遥感图像上和传统算法作进一步对比分析。

关键词：遥感图像随机森林泛化误差克隆选择

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基于视频的火灾烟雾检测算法的研究

基于视频的火灾烟雾检测算法的研究

作者：赵亮华侨大学

学位级别：硕士

火灾是严重危害人类生命财产安全和自然生态环境的重大灾害之一。火灾的及时预警对于减少各项损失意义重大。一般火灾发生初期火焰较小,但是烟雾却很明显,因此对火灾烟雾的检测是及时判断火灾是否发生的重要依据。传统的火灾检测技术依... 详细信息

火灾是严重危害人类生命财产安全和自然生态环境的重大灾害之一。火灾的及时预警对于减少各项损失意义重大。一般火灾发生初期火焰较小,但是烟雾却很明显,因此对火灾烟雾的检测是及时判断火灾是否发生的重要依据。传统的火灾检测技术依赖传感器工作,在开放空间中的使用受到限制。随着智能监控设备的普及,基于视频图像的火灾烟雾检测技术受到广泛关注,它可以有效避免部分环境因素产生的影响,且在大尺度空间监测上具有明显的优势。本文提出了一种动态检测和静态分类相结合的基于视频图像的火灾烟雾检测方法,分别从候选烟雾区域提取和图像特征提取与分类等方面重点研究了火灾烟雾检测算法,主要的工作包括:(1)提出一种基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法。首先通过改进的背景动态更新算法提取运动前景,解决了传统运动目标检测算法针对扩散缓慢的烟雾做前景检测时,容易出现的空洞现象;然后针对目前算法在复杂环境下适应性不强的问题,例如自然场景中存在着诸如树枝晃动、行人和其他运动物体的干扰,很容易产生误检,提出一种基于暗通道先验知识的干扰物体过滤方法,该方法结合运动目标检测算法,使其在候选烟雾区域提取阶段就可以消除多数干扰物体;最后通过多特征融合的方式实现分类识别。实验结果表明算法可以有效减少误检,提升检测性能。(2)提出一种基于卷积神经网络的火灾烟雾检测算法。由于烟雾没有固定的颜色和轮廓,传统基于手工设计特征的烟雾检测算法难以描述烟雾的本质属性,进而影响检测的准确性;同时手工设计和处理特征需要一定的专业知识和经验,这些因素给火灾烟雾检测研究带来难度。因此,本文在前面研究的基础上提出一种基于卷积神经网络的火灾烟雾检测算法,算法通过多层的网络结构能够自动地学习更具判别性的高层特征。高层特征使得算法对于目标的表观变化具有一定的鲁棒性,适合烟雾这类变化物体的特征提取。实验表明通过采取的隐含扩大候选区域策略结合深度卷积神经网络强大的特征抽取能力,大大提高了视频烟雾检测的准确性和及时性。

关键词：背景动态更新暗通道先验卷积神经网络火灾烟雾检测

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足弓图像分析及其应用研究

足弓图像分析及其应用研究

作者：林进华侨大学

学位级别：硕士

足弓是支撑整个人体的重量和维持身体平衡的关键所在,对运动机能和身体健康影响甚大。正常的足弓能够在人从事各项运动时利用其生理结构使作用到人体的冲击力得到有效缓冲。长期以来,足弓疾病因为发病部位比较隐秘,不受人重视,但是,研... 详细信息

足弓是支撑整个人体的重量和维持身体平衡的关键所在,对运动机能和身体健康影响甚大。正常的足弓能够在人从事各项运动时利用其生理结构使作用到人体的冲击力得到有效缓冲。长期以来,足弓疾病因为发病部位比较隐秘,不受人重视,但是,研究表明,足弓疾病的发病率在青少年中居高不下,严重者可能会影响到青少年的运动能力,甚至影响到将来的工作及人生走向。然而,采用传统方式对足弓鉴别存在诸多弊端。所以,要及时对足弓类型进行准确检测,以便能及早采取治疗措施尤为必要。本文对比了常用的足弓类型检测方法和评价体系的各自优缺点,提出了采取利用足弓系数结合计算机数字图像处理的方法来对足弓类型进行方便快捷的鉴别判断。本文的主要研究内容:第一,介绍了足弓的生理结构及作用,对比了几种常见的足弓类型鉴别方法和足弓类型评价体系,分析各自优劣,最后选定足弓系数作为评价标准。在对几种常见的足部图像采集方式进行对比分析之后,介绍了本文研究的图像采集方式。第二,对采集的图像方式进行分析后再进行预处理,并根据采集到的图像特点将足底全图像进行了提取。针对k-means算法初始质心敏感的问题,分析了图像的特点,确定了k值和初始质心。利用k-means算法,最多只要通过3次迭代就可以将足底全图像提取出来。第三,重点研究了Mean Shift算法,采用首先将RGB图像映射到Luv特征空间,然后采用Mean Shift算法对图像的Luv特征空间的进行聚类分析完成对全足RGB图像的聚类的方式,成功将足底重压区域图像提取出来。第四,利用数学形态学的原理对足底重压区域的二值图像进行填充、滤波和平滑操作,完成了目标区域的提取,再利用足弓系数的鉴别方法对多组图像进行多次处理,最后对测试的结果进行分析,以验证鉴别方法的准确性。相比于传统的检测方法,采用本文研究的方法对足弓类型进行检测,准确率高,时间代价少,成本较低,可推广性较强,并具备一定的改进和提升空间,在后续的研究中,可对本方法进行稍加改进之后用于实际应用中。

关键词：足弓类型 k-means Mean Shift 足弓系数数学形态学

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开放式实验室管理系统的研究与应用

开放式实验室管理系统的研究与应用

作者：周毅勇华侨大学

学位级别：硕士

在传统实验室管理模式中,对实验课程管理主要依赖于教务岗位的人工安排,需要同时协调任课教师和教室情况,在这种情况下很难达成最优解;在实验设备管理方面,传统管理存在一定的信息丢失的风险,并且难以管理;在传统管理模式中,实验预约只... 详细信息

在传统实验室管理模式中,对实验课程管理主要依赖于教务岗位的人工安排,需要同时协调任课教师和教室情况,在这种情况下很难达成最优解;在实验设备管理方面,传统管理存在一定的信息丢失的风险,并且难以管理;在传统管理模式中,实验预约只能够以班级为单位实现,缺乏灵活性,无法考虑到每个学生的个体情况,研究更为智能化、信息化的实验室管理系统是高校实验室建设的重要课题之一。本文针对以上问题进行了研究并设计出一个优化的排课算法和实验室信息管理系统,本文的主要工作内容如下所示:对实验室排课问题进行了分析,针对实验室排课问题定义了实体、硬约束条件、软约束条件,针对排课问题进行了模型的改进,将原有的三元组模型改进为包含两元组的排课模型。提出了一种多分散局部搜索算法,是随机爬山算法的一种基于人群的搜索算法的改进。算法将随机行为分为两个不同的部分,即在邻域的改进阶段和初始种群状态的构造阶段。实验结果表明,该算法的成功概率比原来的分散局部搜索算法好,并且在相同的问题实例中也比混合遗传算法好得多。针对实验室预约这一问题的特性,利用背包算法来求解实验室预约问题;针对实验室设备预约问题集中式预约的特性,采用模拟退火算法来进行实验室设备预约问题的求解。构建了由实验课排课模块,实验室设备管理模块以及实验室预约模块构成的实验室管理系统,系统应用MVC的设计思想,分为视图层、控制层和实体层,分别负责系统内的数据展示与接收、消息转发和功能逻辑实现,系统通过React框架、.NET平台以及MySQL数据库技术实现。

关键词：排课问题多分散局部搜索算法随机爬山算法实验室管理系统