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基于Grefenstette编码和2-opt优化的遗传算法

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山东大学学报（工学版） 2018年第6期48卷 19-26页

作者：公冶小燕林培光任威隆曲阜师范大学软件学院山东曲阜273165 山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014 山东大学软件学院山东济南250101 肯特州立大学计算机学院美国肯特44240

将Grefenstette编码和2-opt优化算法共同运用到遗传算法中,采用一定数目的城市坐标对路径搜索进行求解。仿真试验取得良好的效果,初始路径接近最优路径,且经过122次迭代后快速得到最优路径。证明本研究提出的搜索空间路径方案实现了遗... 详细信息

将Grefenstette编码和2-opt优化算法共同运用到遗传算法中,采用一定数目的城市坐标对路径搜索进行求解。仿真试验取得良好的效果,初始路径接近最优路径,且经过122次迭代后快速得到最优路径。证明本研究提出的搜索空间路径方案实现了遗传算法可以快速收敛到最优解,同时保持较强的搜索能力,实现全局最优,又可以防止陷入局部最优。

关键词：遗传算法空间路径搜索 Grefenstette编码 2-opt 全局最优

基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1072-1080页

作者：公冶小燕林培光任威隆张晨张春云山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 曲阜师范大学软件学院曲阜273165 山东大学计算机学院济南250002

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词... 详细信息

信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题:一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%.

关键词：共现词互信息语义分析(LSA) 奇异值分解(SVD) Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF)

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复合吸波蜂窝结构的阻抗匹配优化设计研究

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作者：任威豪电子科技大学

学位级别：硕士

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空间众包中基于位置预测的任务分配

南京大学学报（自然科学版） 2018年第2期54卷 471-480页

作者：张晨郭玉超林培光任威隆张森聂秀山任可山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东省金融信息工程技术研究中心济南250014 山东大学计算机学院济南250002 香港科技大学计算机与工程学院香港999077

随着移动设备的普及和O2O(Online-To-Offline)商业模式的快速发展,越来越多的空间众包平台融入人们的日常生活中,例如滴滴出行、饿了么等等.空间众包中的一个核心问题是任务分配,主要研究如何将空间任务分配给合适的众包工人.任务分配... 详细信息

随着移动设备的普及和O2O(Online-To-Offline)商业模式的快速发展,越来越多的空间众包平台融入人们的日常生活中,例如滴滴出行、饿了么等等.空间众包中的一个核心问题是任务分配,主要研究如何将空间任务分配给合适的众包工人.任务分配方式主要分为服务器分配模式(Server Assigned Task,SAT)和用户选择模式(Worker Selected Task,WST)两种模式,目前多数统一规范化的众包服务采用SAT模式,即系统主动将任务分配给任务请求位置附近的众包工人.在此任务分配模式下,众包工人和任务之间的旅行成本变得至关重要,较少的旅行成本意味着较少的响应时间和较高的任务接受率.因此提出了基于位置预测的任务分配方式,该方式不仅考虑任务和众包工人的当前位置,还考虑未来任务可能出现的位置,从而降低旅行成本和相应时间.首先设计了贪婪方法(Greedy Approach),然后在贪婪方法的基础上通过贝叶斯、支持向量机、决策树等方法预测未来任务的分布来辅助分配任务,最后在真实数据上进行的实验表明,该方法减小了在长时间内的总旅行成本,具有较好的性能.

关键词：空间众包任务分配任务预测旅行成本 Kuhn-Munkres算法

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直流配电技术成熟度分析及发展趋势预测

西安交通大学学报 2024年第4期58卷 41-53页

作者：宁可儿焦在滨施任威张超逸刘俊杉西安交通大学电气工程学院西安710049

针对当前直流配电技术发展路径不明晰的问题,提出了直流配电技术发展阶段评估和成熟度预测方法以探究其发展趋势。首先,构建基于技术成熟度曲线的技术成熟度评估模型,通过调研文献将其按内容分为规划设计、运行控制与保护、关键设备3类... 详细信息

针对当前直流配电技术发展路径不明晰的问题,提出了直流配电技术发展阶段评估和成熟度预测方法以探究其发展趋势。首先,构建基于技术成熟度曲线的技术成熟度评估模型,通过调研文献将其按内容分为规划设计、运行控制与保护、关键设备3类,并进行文献检索以获取成熟度预测数据基础;接着,对未来直流配电技术的成熟度阶段和整体发展趋势进行分析预测,给出技术、热度双重作用下的直流配电成熟度预测结果;最后,通过设计拟合优度指标和交叉验证方法,验证了所提模型的准确性。研究结果表明:文献、专利等成果的数量可以反映技术发展趋势,直流配电技术科学研究热潮将在2030—2040年达到顶峰,并在2060年前后实现稳定发展,这与我国“双碳”目标实现的时间节点有效对应。

关键词：直流配电技术成熟度曲线拟合优度指标成熟度预测

基于大数据变量最优组合的违约预测模型——以中国小企业为例

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系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 912-931页

作者：沈隆周颖大连理工大学经济管理学院大连116024

以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否... 详细信息

以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否,并把每一个路径作为一个虚拟变量,即客户属于这个路径则变量数值取1,否则为0.二是在虚拟变量的降维上,通过Lasso回归的违约预测误差最小,反推一组最优的虚拟变量组合.三是以客户判对率之和最高反推逻辑回归模型的最优违约预测临界点,提高了违约企业预测的准确率.实证研究表明,1)决策树路径变量的违约鉴别能力要强于原始信用指标,信息含量更丰富.2)净利润现金含量,城市居民人均可支配收入和企业法律纠纷情况指标对中国小企业的违约预测具有重要影响,这3个指标的个数占比是3.704%,精度贡献占比却达到了41.639%.3)该方法在准确性和稳健性方面优于对比模型,可以揭示影响企业信用风险的关键因素和关键阈值,为商业银行授信审批和贷前审查工作提供依据.且该方法可以拓展到个人以及大、中型企业违约预测模型的构建.

关键词：违约预测大数据决策树路径变量 Lasso 违约预测临界点

差点教育理念下目标管理课程在孤儿学生自我认知能力培养中的应用

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吉林省教育学院学报 2024年第9期 153-158页

作者：任威段红霞吉林省孤儿职业学校

孤儿学校的学生由于其早期的经历，可能会在成长过程中遇到人生方向不清晰，缺乏实现目标的科学方法等问题。差点教育作为一种崭新的教育理念，在孤儿学生自我认知的成长中具有重要作用，有助于学生寻找到人生方向，完善人际关系，让学... 详细信息

孤儿学校的学生由于其早期的经历，可能会在成长过程中遇到人生方向不清晰，缺乏实现目标的科学方法等问题。差点教育作为一种崭新的教育理念，在孤儿学生自我认知的成长中具有重要作用，有助于学生寻找到人生方向，完善人际关系，让学生在学习、生活中更加规范化。在实施差点教育理念指导下的目标管理校本课程中，应注意以下问题：目标管理的培养要因人而异，目标管理的培养要注重过程，教师在培养学生目标管理过程中要投入，目标管理要校内外配合。

关键词：差点教育目标管理孤儿学生自我认知

不平衡电网下无刷双馈风电系统的虚拟同步发电机控制

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电网技术 2024年第6期48卷 2426-2435,I0049页

作者：金石梁帅施隆沈阳工业大学电气工程学院辽宁省沈阳市110870

无刷双馈发电机(brushless doubly-fed reluctance generator,BDFG)在风力发电领域有着广阔的应用前景。基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)的无刷双馈风电系统具有一定的电网频率支撑能力,但在电网电压不平衡工况... 详细信息

无刷双馈发电机(brushless doubly-fed reluctance generator,BDFG)在风力发电领域有着广阔的应用前景。基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)的无刷双馈风电系统具有一定的电网频率支撑能力,但在电网电压不平衡工况下运行性能较差。提出了一种不平衡电网工况下无刷双馈风电系统的虚拟同步发电机策略,来降低不平衡的电网电压对BDFG系统的影响;其核心思想为使用原有BDFG-VSG来控制正序分量,在功率绕组正向同步旋转坐标系下使用基于降阶广义积分器(reduced order generalized integrator,ROGI)的直接谐振控制调节负序分量。详细分析了电网电压不平衡对BDFG各电量的影响,据此提出了5种可供选择的优化目标,最后通过仿真验证了该策略的有效性。所提出的策略可抑制不平衡电网工况下BDFG的各电量中的负序分量或二倍频分量,无需计算负序电流的参考值,对电网具有友好性。

关键词：无刷双馈发电机不平衡电网虚拟同步发电机降阶广义积分器直接谐振控制

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基于JS散度指标离散化的企业贷款违约预测模型

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中国管理科学 2024年

作者：沈隆周颖大连理工大学经济管理学院

准确预测上市公司银行贷款是否会违约，对上市公司自身的管理以及投资者的投资决策极为重要。本研究的创新与特色有三：一是论文创新性地将JS散度引入信用风险领域中对指标进行离散化，确保了离散化后得到的指标数值区间对企业违约状态... 详细信息

准确预测上市公司银行贷款是否会违约，对上市公司自身的管理以及投资者的投资决策极为重要。本研究的创新与特色有三：一是论文创新性地将JS散度引入信用风险领域中对指标进行离散化，确保了离散化后得到的指标数值区间对企业违约状态的区分能力，根据指标区间中违约企业和非违约企业的比例对相应的指标区间进行WOE打分，保证了WOE分值越大，企业的信用状况越好。避免了现有研究主观设定指标区间数值，导致的如逻辑回归等经典模型理解数据不充分的问题。二是采用增加了L1范数惩罚项(Lasso)的最小角回归(Lars)方程，以贝叶斯信息准则(BIC)最小为目标，反推出LassoLars回归方程中权重不等于0的指标为最优指标组合，确保遴选的指标组合违约预测能力最大，冗余度最小。弥补了现有研究在指标组合遴选时往往没有考虑指标组合中指标间的冗余度，而导致模型复杂性增加的不足。三是使用逻辑回归模型进行建模，以违约预测精度G-mean最大为目标，反推逻辑回归模型最优的违约预测临界点，避免了现有研究逻辑回归模型以经验值0.5为临界点，导致违约企业判别不准的弊端。研究表明：从159个指标中筛选出的43个离散指标既具有违约状态的区分能力，又符合“信用5C”原则，指标体系具有科学性、合理性。其中，除现金比率、企业价值倍数及销售毛利率等反映企业偿债能力、盈利能力、运营能力及成长能力的财务因素对企业违约有显著影响外，管理层持股比例、股东大会召开次数及是否披露内控评价报告等非财务因素，和恩格尔系数、人均地区生产总值及最终消费率等外部宏观因素对企业违约有显著影响。

关键词： JS散度指标离散化 BIC LassoLars回归违约预测