检索结果-南通市图书馆

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

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计算机应用 2020年第10期40卷 2951-2959页

作者：郝秦霞西安科技大学通信与信息工程学院西安710054

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的... 详细信息

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理;其次构建了基于R2的高维多目标差分进化(R2-MODE)算法的推荐式选课模型,算法改善了高维复杂空间中的搜索能力;最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明,所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比,在收敛性上提高了50%,与基于支配关系的ε-MOEA相比,在分布性上提高了5%,所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中,所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐,为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持,为智能选课提供了一种新的方法。

关键词：事实数据仓库 R2指标高维多目标多目标优化推荐式选课

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淄矿集团公司电子供应链系统的应用与实现

淄矿集团公司电子供应链系统的应用与实现

作者：郝秦霞西安科技大学

学位级别：硕士

在经济全球化的背景下，市场竞争越来越激烈，随着产品生命周期缩短的趋势，以及消费者对个性化产品/服务需求的不断增加，使得有效的供应链管理变得异常艰难，如何统一组织、规划、协调和控制供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易... 详细信息

在经济全球化的背景下，市场竞争越来越激烈，随着产品生命周期缩短的趋势，以及消费者对个性化产品/服务需求的不断增加，使得有效的供应链管理变得异常艰难，如何统一组织、规划、协调和控制供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等要素将成为企业管理者和管理科学研究者的重要课题。电子商务在新经济环境下的使得供应链的应用变得快速而便捷，也弥补了传统供应链的不足，电子商务通过网络技术可以方便迅捷地收集和处理大量的供应链信息。有了这些信息资源，供应商、制造商和销售商就可以制定切实可行的生产需求和供货计划，使信息沿着整个供应链顺畅流动，提高整个供应链的运作效率。煤炭行业是工业发展的基础，其企业信息化变革更具重要意义。淄矿集团公司是我国煤炭企业之一，其供应链管理业现正处于一种上升的趋势，急需一个能和外部企业建立以B2B模式并且符合企业集团内部供应链管理系统需求的商务交易平台，这个平台对于提升淄矿集团的生存能力、竞争实力、发展潜力和降低企业库存有着不可忽视的现实作用。因此我们应用电子供应链管理这种先进的管理模式与集团企业内实际情况相结合，为淄矿集团公司建立一个电子供应链系统，此系统与企业原有的管理系统相结合形成了一个大型的综合管理平台。本论文在分析了电子供应链管理的理论基础上，提出了为淄矿集团公司建立电子供应链系统。根据淄矿集团公司目前信息化发展的状况，首先对淄矿集团公司的电子供应链系统进行了需求分析;其次，提出了该系统总体构架，包括：系统要实现的目标、系统的体系结构设计、技术实现方案，并确定采用J2EE技术架构，采用中间件技术，实现系统的开发;然后，本文对系统供应链上的主要交易流程的实现作了详细描述，并将系统所作的安全管理和系统维护作了阐述;最后，对论文的研究工作做以总结，并对今后系统的发展方向做以展望。作者在该项目中主要工作包括：系统需求分析、配置网络运行环境，中间件的部署，利用JavaMail实现E-mail等功能模块。

关键词：供应链管理电子商务 E-SCM J2EE 多层分布式

基于物联网的数字化矿山异构信息集成处理模型

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西安科技大学学报 2015年第1期35卷 132-136页

作者：郝秦霞西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

为研究煤矿企业安全生产中出现的如何将现有智能物件和子系统链接起来的问题,如何实现应用系统数据大集成的问题,以及如何解决物联网的数字化矿山中海量的异源、异构数据的问题,提出采用基于XML的异构数据源集成算法(XUTD),首先将异构... 详细信息

为研究煤矿企业安全生产中出现的如何将现有智能物件和子系统链接起来的问题,如何实现应用系统数据大集成的问题,以及如何解决物联网的数字化矿山中海量的异源、异构数据的问题,提出采用基于XML的异构数据源集成算法(XUTD),首先将异构数据转换成统一的XML格式的数据,提高异构处理数据的能力,然后将异源海量数据在物联网的数字化矿山异构信息集成处理模型(DMIT)中应用,将集成的复杂系统数据进一步的通过数字化矿山异构信息集成处理模型进行负载分散,增加了网络传输压力,从而满足煤矿企业异构数据集成的要求,实现了异构、异源数据信息建设的总体思想。为有效利用物联网技术实现数字化矿山数据大集成提出了有效的解决方案。模型在煤矿企业应用后证明,基于物联网的数字化矿山异构信息集成处理模型可以有效解决异源、异构数据接入的问题,满足了煤矿企业异构数据集成的需求。

关键词： XML XUTD DMIT 异构信息源物联网技术

GIS在煤矿安全监测监控系统多级联网中的应用

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工矿自动化 2008年第2期34卷 97-99页

作者：郝秦霞卢建军西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

通过分析我国煤矿企业信息化的现状,指出了煤矿安全监测监控系统进行多级联网的必要性,介绍了在多级联网中四层异地监测监控系统的数据流向,并采用GIS技术构建了一个具有四级网络架构的煤矿安全多级联网监测监控系统。

关键词：煤矿安全监测安全监控多级联网远程 GIS

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随机扰动不同种群变异策略的多目标进化算法

计算机应用研究 2022年第4期39卷 1092-1098页

作者：郝秦霞汪连连西安科技大学通信与信息工程学院西安710054 西安科技大学安全科学与工程学院西安710054

为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法(MOEA/D-ADE-levy)。首先,使用... 详细信息

为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法(MOEA/D-ADE-levy)。首先,使用混合水平正交实验产生均匀权重向量并应用于改进切比雪夫机制分解子问题得到均匀分布的初始种群;其次,将种群分为优秀个体、中间个体和较差个体,对不同个体采用不同的变异策略,对变异因子F和交叉概率CR采用自适应机制,提高非支配解集的收敛性和多样性;最后,对陷入局部最优的解集增加Lévy随机扰动,增大其全局搜索的能力,跳出局部最优。采用DTLZ测试函数验证算法有效性,将所提算法与NSGA2、NSGA3、MOEA/D、MOEA/D-DE等常用算法进行比较,使用GD和IGD评价指标对算法进行多样性和收敛性分析,实验结果表明,该算法在收敛性和多样性方面得到了改进与提高,能得到更优的Pareto解集。

关键词：混合水平正交切比雪夫自适应差分局部最优收敛性多样性

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基于决策融合的多模型顶板安全预警

中国安全科学学报 2015年第1期25卷 171-176页

作者：郝秦霞张金锁西安科技大学通信与信息工程学院延安大学管理学院

为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点... 详细信息

为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点,对非线性序列运用支持向量机(SVM)模型,线性序列运用单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,再将各子模型中各种预测值合成重构得到各子模型的预测输出;通过统计识别模式将各子模型的预测数据进行归一化决策融合后,在同一个时空坐标系中表示出来。实际应用表明,用多模型融合的预测方法能实现采场顶板动态规律的远期、近期以及实时预测,并能很好地反映动压大变形规律,捕捉顶板灾害的预兆信息。

关键词：围岩应力经验模态分解方法(EEMD) 决策融合单整自回归移动平均模型(ARIMA) 统计识别模式

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煤矿工业物联网设备识别模型

工矿自动化 2024年第3期50卷 99-107页

作者：郝秦霞李慧敏西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

煤矿工业物联网(IIoT)设备计算与存储资源受限,易遭受非法网络入侵,造成敏感数据泄露或恶意篡改,威胁煤矿生产安全。精准识别煤矿IIoT设备可实现有效管理并维护设备正常运转,提高设备安全防护能力,然而现有设备识别算法存在特征构造复... 详细信息

煤矿工业物联网(IIoT)设备计算与存储资源受限,易遭受非法网络入侵,造成敏感数据泄露或恶意篡改,威胁煤矿生产安全。精准识别煤矿IIoT设备可实现有效管理并维护设备正常运转,提高设备安全防护能力,然而现有设备识别算法存在特征构造复杂、内存与计算需求较高导致难以部署在资源受限的煤矿IIoT设备中等问题。针对上述问题,提出了一种煤矿IIoT设备识别模型。首先,对支持TCP/IP协议传输的流量数据进行流量切分、无关字段去除、去重、定长字段截取操作后转换为IDX格式存储;其次,使用卷积块注意力模块(CBAM)优化深度可分离卷积(DSC),从而搭建轻量级DSC−CBAM模型来过滤Non−IIoT设备;然后,利用带有阶段惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN−GP)扩充流量较少的煤矿IIoT设备数据,达到平衡偏移流量数据的目的;最后,在DSC−CBAM基础上引入多尺度特征融合(MFF)技术捕获浅层全局特征信息,并增加Mish激活函数提高模型训练稳定性,建立优化混合模态识别(MDCM)模型,实现煤矿IIoT设备精准识别。实验结果表明,该模型收敛速度快,准确率、召回率、精确率与F1−score指标均高达99.98%,且参数量小,能精准、高效识别煤矿IIoT设备。

关键词：煤矿工业物联网设备识别深度可分离卷积注意力机制生成对抗网络

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嵌入式远程智能供暖温控系统的设计

西安科技大学学报 2019年第4期39卷 693-700页

作者：郝秦霞韩晓冰西安科技大学通信与信息工程学院

针对城市供暖消耗严重,且现有供暖监测系统多标准并存、协议转换、异构网络接入等问题,设计了一种基于嵌入式、无线网络通信、供暖监控技术以及网络层路由协议优化算法的远程供暖温控系统。系统首先设计硬件结构,采用终端节点、协调器... 详细信息

针对城市供暖消耗严重,且现有供暖监测系统多标准并存、协议转换、异构网络接入等问题,设计了一种基于嵌入式、无线网络通信、供暖监控技术以及网络层路由协议优化算法的远程供暖温控系统。系统首先设计硬件结构,采用终端节点、协调器节点分别控制,以MSP430F149控制器与CC2530开发板为基础,增强信号强度,实现智能阀位实时、远程监测与控制;其次对系统信号采样、数据处理程序进行了流程优化设计,完成系统的软件规划;最后系统以动态规划算法为基础,在ZigBee无线传感网中设计一种基于最小时延的低功耗路由算法,达到优化网络层路由协议目的。最终实现系统供暖温度实时采集、处理、存储与上传等远程控制功能,达到了节能减排,减少热量损耗的目的。

关键词：嵌入式 ZigBee 路由算法控制电路智能供暖

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煤矿瓦斯爆炸事故致因选取与风险等级预测

煤矿安全 2023年第10期54卷 243-249页

作者：郝秦霞尚海涛西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054 西安科技大学安全科学与工程学院陕西西安710054

为对煤矿瓦斯爆炸事故风险等级进行精准预测,以符合实际情景的特征向量为前提,基于改进粒子群算法优化概率神经网络(RWPSO-PNN)实现瓦斯爆炸风险等级预测模型。首先利用中文分词提取煤矿瓦斯爆炸事故致因,以灰色关联分析(GRA)选取模型... 详细信息

为对煤矿瓦斯爆炸事故风险等级进行精准预测,以符合实际情景的特征向量为前提,基于改进粒子群算法优化概率神经网络(RWPSO-PNN)实现瓦斯爆炸风险等级预测模型。首先利用中文分词提取煤矿瓦斯爆炸事故致因,以灰色关联分析(GRA)选取模型的输入特征向量;并针对概率神经网络(PNN)中平滑因子易引起网络识别率低的问题,提出了RWPSO-PNN,实现平滑因子的自适应调整;最后对RWPSO-PNN进行了实例分析,并与极限学习机算法、BP神经网络和支持向量机算法进行对比。结果表明:RWPSO-PNN预测准确率为90%,平均绝对误差为0.133,明显优于对比算法。

关键词：煤矿瓦斯风险等级预测事故致因概率神经网络改进粒子群算法灰色关联分析