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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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城市物流园区规划关键问题研究

城市物流园区规划关键问题研究

引用

作者：张兰怡福建农林大学

学位级别：硕士

物流对人们的日常生活、市场经济以及国民经济效益有着举足轻重的影响，物流园区具有高度战略意义、集聚意义、可持续发展意义等优势，物流园区的发展是我国现代物流业健康、快速发展的关键，探索物流园区的规划建设具有十分重要的现实... 详细信息

物流对人们的日常生活、市场经济以及国民经济效益有着举足轻重的影响，物流园区具有高度战略意义、集聚意义、可持续发展意义等优势，物流园区的发展是我国现代物流业健康、快速发展的关键，探索物流园区的规划建设具有十分重要的现实意义。各级政府纷纷按照我国物流业总体规划制定区域性规划，以实现物流资源高效配置、物流运输一体化、信息化、智能化的物流市场的目的，物流园区顺应时代的要求而产生。物流园区虽然只是刚刚起步，却走在一条科学、健康的发展道路上。在物流园区建设大环境下，对物流园区选址和布局进行研究，有助于园区前期规划的进行，能够优化城市景观格局，合理配置资源，避免物流园区建设的盲目性，具有一定的科学性和重要的现实意义。论文从城市与城市物流的关系以及物流园区在城市物流系统中的作用出发，综述国内外物流园区建设现状和研究现状，总结研究中存在的主要问题。论文针对目前物流园区选址主观因素多、选址模型单一等不足，考虑采用bp神经网络建模原理建立物流园区选址模型，并采用bp神经网络算法并借助利用MATLAB软件进行求解；建立物流园区总规模预测模型，采用基于新陈代谢的灰色预测和三次指数平滑法的组合预测对物流园区总规模进行预测；采用建筑设计参数对物流园区功能分区进行测算，之后对物流园区的布局进行改进。以福州市某物流园区为研究对象，贯穿全文研究。通过基于bp神经网络的物流园区选址来验证该物流园区选址的正确；求解物流园区总规模和功能分区后与该物流园区实际值进行对比；对该物流园区的功能布局提出优化方案。以MATLAB7.0、CAD等软件做辅助进行求解，有效验证了选取预测方法的有效性和可行性，对物流园区的选址与空间布局规划设计具有理论指导意义。

关键词：物流园区园区选址 bp神经网络算法组合预测布局优化

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基于P/E的桁架式臂架结构参数化设计与分析

基于P/E的桁架式臂架结构参数化设计与分析

引用

作者：邢亮武汉理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术和计算机技术的不断发展,先进设计方法已经成为了设计领域研究的重点内容之一。对于机械领域而言,参数化技术和优化技术无疑是实现先进设计方法的关键内容。本文选用桁架式臂架结构,对参数化技术与优化方法进行了研究与探讨... 详细信息

随着科学技术和计算机技术的不断发展,先进设计方法已经成为了设计领域研究的重点内容之一。对于机械领域而言,参数化技术和优化技术无疑是实现先进设计方法的关键内容。本文选用桁架式臂架结构,对参数化技术与优化方法进行了研究与探讨。\n CAD技术的出现为工程设计领域带来了革命,而CAD类软件二次开发技术的出现则推动了先进设计方法的腾飞。本文选用广泛使用的Pro/ENGINEER软件和其二次开发工具Pro/TOOLKIT来实现臂架结构的参数化设计。\n 本文首先介绍了Pro/TOOLKIT的基本知识,以便让大家对Pro/TOOLKIT有一个基本的了解。作为Pro/ENGINEER软件常用的一款二次开发工具,它提供了较为方便的二次开发功能。同时本文就怎么样实现VS2008、Pro/TOOLKIT具和Pro/ENGINEER软件之间的通信做出了一定的介绍。\n 在桁架式臂架的参数化过程中,基本参数的确定是其重要一环。本文在介绍桁架式臂架的金属结构的基础上,对臂架结构的基本参数进行了详细的叙述并推导出了具体的计算公式。然后运用Microsoft Visual Studio2008(VS2008)编写出了臂架设计软件系统,该系统拥有可视化的计算界面,以便于设计人员对臂架结构的设计。\n 在臂架结构设计完毕后,就可以确定在Pro/TOOLKIT程序中所必须的参数了。本文先在Pro/E中创建臂架参数化模型,然后在VS2008的编程环境下,编写Pro/T00LKIT程序,以动态链接库(.dll)的形式实现臂架的参数化设计。设计人员可以通过修改尺寸驱动等条件,实现臂架结构的参数化。在获得臂架参数化模型后,就可以将其导入ansys中进行结构的分析与计算,以确定臂架结构是否符合国家的设计规范。通过对臂架结构的强度、刚度等计算结果的分析,可以发现臂架结构存在较大的优化空间。\n 在传统的优化方法逐渐体现出其缺点后,本文选用一种新颖的神经网络算法——bp神经网络算法来实现臂架结构的优化。在了解优化方法的一些基本情况后,本文就桁架式臂架的优化变量、目标函数、约束条件等进行了详细的介绍,并就一个具体的实例进行了优化的具体的分析。\n 通过对桁架式臂架结构的设计、计算以及优化分析,本人发现如果能开发一款集产品的设计、计算以及优化功能于一体的数字化设计系统,那就会极大的提高产品的设计效率。

关键词：桁架式臂架 Pro/TOOLKIT二次开发工具结构参数化设计计算机辅助设计 bp神经网络算法

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基于bp神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分预测模型研究

基于BP神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分预测模型研究

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作者：宋强昆明理工大学

学位级别：硕士

在现代钢铁企业中,高炉原料的烧结过程是其中重要的生产工序。烧结矿化学成分如碱度、全铁、FeO、MgO、CaO、SiO2、转鼓强度等的稳定性直接影响到烧结矿的质量和产量,进而会对整个钢铁企业的生产状况和经济效益有很大影响,为此各个钢铁... 详细信息

在现代钢铁企业中,高炉原料的烧结过程是其中重要的生产工序。烧结矿化学成分如碱度、全铁、FeO、MgO、CaO、SiO2、转鼓强度等的稳定性直接影响到烧结矿的质量和产量,进而会对整个钢铁企业的生产状况和经济效益有很大影响,为此各个钢铁厂在烧结配置了大量的检测仪表和自控系统。但由于烧结生产过程非常复杂,很难用一组较为准确的数学模型进行描述。加之过程所具有的大时滞性和动态时变性,采取一些依赖于对象数学模型的传统控制理论和方法难以解决烧结矿化学成分的波动问题。因此长期以来,烧结矿化学成分的控制一直是钢铁企业中的一个难点。为此,本文根据烧结过程所具有的特点,提出了基于bp神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分的预测模型的研究。本论文的研究成果主要体现在: 首先提出了bp神经网络算法。利用bp神经网络进行烧结矿化学成分的预报模型。通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。其次,本文提出了灰色神经网络对烧结矿化学成分进行预测,并在此基础上构造了灰色神经网络模型,该模型有效地灰色理论弱化数据序列波动性和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,研究结果证明,本模型能在小样本贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测,此种模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了比较满意的结果。和bp神经网络算法相比,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。再次,主要介绍了烧结矿化学成分的控制策略,采用区间优化和以碱度为中心的策略,这样可以减小由于数据测量的误差引起的控制不准确,可以避免过程控制的频繁调整,实现烧结生产的稳定运行,也可以避免误操作。最后开发了神经网络仿真工具。本仿真工具的用户界面和烧结矿化学成分数据库皆由Visual C++ 6.0开发。还介绍了基于组件对象模型(Component Object Model,COM)的Matlab与VC混合编程方法。它以Matlab6.5中的Matlab COM Builder模块为转换工具,将Matlab的M函数文件转换为COM组件后应用在VC程序中。集成后的软件不仅能够充分发挥两种语言各自的特点,还可以完全脱离Matlab的运行环境。提供的实现过程和编程实例均说明此方法简单方便、可操作性强。

关键词：烧结过程 bp神经网络算法灰色神经网络异法视测模型组件对象模型 COM Builder

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电力SDH网风险预警分析模块的设计与实现

电力SDH网风险预警分析模块的设计与实现

引用

作者：姜书敏北京邮电大学

学位级别：硕士

电力SDH网是基于SDH技术建立的综合性信息传输网络,承载着电力系统内部接入网、调度数据网、综合数据网等众多网络业务。目前,针对电力SDH网络可靠性保障等方面的研究成果相对较少,缺乏对网络预警分析技术的研究,不能预先分析出网络中... 详细信息

电力SDH网是基于SDH技术建立的综合性信息传输网络,承载着电力系统内部接入网、调度数据网、综合数据网等众多网络业务。目前,针对电力SDH网络可靠性保障等方面的研究成果相对较少,缺乏对网络预警分析技术的研究,不能预先分析出网络中存在的风险,造成网络主动运维的能力较差,网络的可靠性难以得到保证。因此,本文研究电力SDH网预警方法,并设计与实现电力SDH网风险预警分析模块,用以提升对网络风险的预测能力,对维护网络的可靠运行具有重要意义。首先,本文从网络可靠性和安全性等方面分析了网络对风险预警的需求;然后,对风险预警评估方法的进行了研究,建立了风险预警指标体系,并设计了基于bp神经网络的风险预警评估方法;最后,设计与实现了电力SDH网风险预警分析模块,实现了网络风险的有效评估与预测。本文主要研究内容如下:1、提出了基于bp神经网络的风险预警评估方法,包括建立面向多层次、多角度的电力SDH网风险预警分析指标体系,以及设计基于bp神经网络的风险值评估方法。实验仿真表明,本文提出的风险预警评估方法能够全面地分析网络中存在的风险,并给出相对应的预警,在不同负载压力下均可以达到较好的评估效果。2、基于本文提出的bp神经网络的风险预警评估方法,设计并实现了电力SDH网风险预警分析模块。该模块能够预先分析出电力SDH网中存在的风险,然后根据风险预警模型将风险评估值映射到相应的风险等级区间,并给出预警。通过应用该模块,可以方便运维人员从对故障的被动处理转向对故障风险的主动防范,从而减少故障的发生,保障电力SDH网的可靠运行。最后,将本文设计的电力SDH网风险预警分析模块应用到某网省公司的现网运行中,验证了该模块的有效性。

关键词：电力SDH网风险预警分析指标体系 bp神经网络算法

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基于bp神经网络分析之胃癌的辨证标准研究

基于BP神经网络分析之胃癌的辨证标准研究

引用

作者：杨京蓉陕西中医药大学

学位级别：硕士

目的：本研究拟针对已结国科金数据库系统，应用MATLAB（Matrix Laborotary，矩阵实验室）软件，通过误差反向传播算法（即bp神经网络算法）内部复杂运算，建立并应用胃癌中医证候神经网络模型，探讨客观化的胃癌辨证标准，为当前的胃... 详细信息

目的：本研究拟针对已结国科金数据库系统，应用MATLAB（Matrix Laborotary，矩阵实验室）软件，通过误差反向传播算法（即bp神经网络算法）内部复杂运算，建立并应用胃癌中医证候神经网络模型，探讨客观化的胃癌辨证标准，为当前的胃癌的辨证标准研究提供一种新思路，同时也可为其它疾病辨证标准的研究提供科学的依据。　　方法：针对已建立的胃癌病例数据库1建立研究办法，建立专家的辨证模型标准，进行专家传统方法辨证后，然后根据神经网络理论，应用MATLAB软件基于误差反向传播算法获取胃癌各治疗时段下患者的辨证分型信息，建立相应的算法辨证模型，并将其应用于胃癌证候的诊断，分析算法辨证得出的结果与传统辨证的差异。　　结果：1.基于专家传统辨证的结论：(1)全时段患者辨证：按频次多少依次为脾胃虚寒证、气血两虚证、瘀毒内阻证、肝胃不和证、胃热阴伤证、痰湿凝滞证。(2)术前患者辨证:按频次多少依次为脾胃虚寒证、肝胃不和证、瘀毒内阻证、气血两虚证、胃热阴伤证、痰湿凝滞证。(3)术后患者辨证:按频次多少依次为脾胃虚寒证、瘀毒内阻证、肝胃不和证、气血两虚证、胃热阴伤证、痰湿凝滞证。(4)术后化疗后患者辨证:按频次多少依次为气血两虚证、脾胃虚寒证、瘀毒内阻证、胃热阴伤证、痰湿凝滞证、肝胃不和证;2.基于bp神经网络算法利用MATLAB软件成功建立了胃癌中医证候bp神经网络模型，并且将该模型应用于胃癌证候的判别，结果显示：(1)胃癌全时段：对于546个检测样本，诊断正确的共计473例，判断准确率达86.6%，其中，诊断准确率依次是脾胃虚寒证(91.6%)、气血两虚证(89.6%)、瘀毒内阻证(88.5%)、肝胃不和证(87.9%)，痰湿凝滞证（70.0%）、胃热阴伤证（69.5%）。(2)胃癌术前时段总识别率达82.4%，其中，诊断准确率依次是脾胃虚寒证(89.7%)、肝胃不和证(86.7%)、瘀毒内阻证(82.9%)、气血两虚证(80.0%)，胃热阴伤证（56.2%）,痰湿凝滞证(50.0%)。(3)胃癌术后时段识别率达82.2%，其中，诊断准确率依次是脾胃虚寒证(91.9%)、肝胃不和证(90.0%)，瘀毒内阻证(90.3%)，胃热阴伤证（58.8%），气血两虚证(55.1%)，痰湿凝滞证(44.4%)。(4)胃癌术后化疗后时段识别率达90.0%，其中诊断准确率依次是气血两虚证(95.1%)、脾胃虚寒证(90.9%)、瘀毒内阻证(87.8%)、痰湿凝滞证(86.6%)、胃热阴伤证(85.0%）、肝胃不和证(81.3%)。　　结论：1.基于bp神经网络胃癌中医证候模型的建立可以较好地获取证候的内在规则，将此技术应用到胃癌辨证研究具有可行性，该方法在胃癌中医证候研究的成功尝试为继续开展胃癌证候规范化及标准化研究提供了一种新的思路;2.基于bp神经网络理论得出的结果是符合专家标准的，根据bp神经网络理论建立的胃癌辨证模型是可靠的，可以作为中医辨证的一种有效工具，值得推广。

关键词：胃癌中医辨证 bp神经网络算法辨证标准

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基于数据挖掘技术的生物反馈治疗辅助系统的设计与实现

基于数据挖掘技术的生物反馈治疗辅助系统的设计与实现

引用

作者：徐艺鸣中山大学

学位级别：硕士

随着生物医学工程的迅猛发展，测量仪器技术的提高，大量医疗数据被精确地记录下来，从而导致医疗数据资料爆炸性增长，因此数据挖掘技术被广泛应用于医学领域以发现海量数据中潜在的知识。在本院与中山大学医学院合作的交叉学科项目中... 详细信息

随着生物医学工程的迅猛发展，测量仪器技术的提高，大量医疗数据被精确地记录下来，从而导致医疗数据资料爆炸性增长，因此数据挖掘技术被广泛应用于医学领域以发现海量数据中潜在的知识。在本院与中山大学医学院合作的交叉学科项目中，医学院提出了采用新兴的生物反馈疗法对高血压前期进行干预作用，在治疗中医生通过引导患者调节心率变异性（HRV）以达到调节血压的功效。这一治疗方法已经积累了（并且将持续积累）大量治疗方案、生物体征数据等，本文的研究动机就是将数据挖掘技术应用在治疗数据上，通过这些数据预测患者治疗的有效性以及治疗后的HRV值，为医生在治疗过程中的决策提供指导依据。本文在学习了生物反馈领域知识的基础上，提取出两个挖掘任务并建立了分类和预测模型，主要流程如下：1）根据领域知识进行特征选择，进行数据预处理后建立治疗有效性的分类预测模型以此提高医生治疗的针对性，并且对比了C4.5算法和随机森林算法，实验显示随机森林算法模型的准确率高于C4.5；2）以患者治疗前，治疗中的各体征值建立HRV值的回归预测模型来帮助医生更准确地找到HRV目标值，并且对比了bp神经网络算法和多元回归算法，实验显示bp神经网络算法误差较小；3）最后设计与实现了生物反馈治疗辅助系统，以更好的人机交互和操作流程可视化方式将效果较好的随机森林算法和bp神经网络算法模型应用在该系统中。本文依照实证研究的方法，在26个患者治疗过程实例中收集医生预测的结果，并对比本文系统的预测结果。实验证明本文分类和预测模型的准确率都高于医生的经验预测结果，因此预测结果在医生设计生物反馈治疗方案过程中起到了指导作用，有一定的临床意义。同时本文实现的治疗反馈辅助系统将数据挖掘知识应用在实际中，集成了治疗过程中情绪问卷调查、血压对比等功能，优化了医生的治疗流程，提高了研究疗效的效率。

关键词：医学数据挖掘 bp神经网络算法决策树算法生物反馈

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主动张弦梁结构闭环控制算法与实现策略研究

主动张弦梁结构闭环控制算法与实现策略研究

引用

作者：杨光浙江大学

学位级别：硕士

张弦梁结构是一类刚柔杂交结构,具有外形优美、受力方式明确,能够最大化利用刚柔材料的特点,且加工施工方便,应用前景广阔。本文在张弦梁结构中引入主动控制过程,使之成为能够根据外界环境变化主动调整自身形态的主动张弦梁结构。为实... 详细信息

张弦梁结构是一类刚柔杂交结构,具有外形优美、受力方式明确,能够最大化利用刚柔材料的特点,且加工施工方便,应用前景广阔。本文在张弦梁结构中引入主动控制过程,使之成为能够根据外界环境变化主动调整自身形态的主动张弦梁结构。为实现这一目的,本文从寻优算法改进、结构单、多目标优化控制以及结构最优控制量预测几个方面进行了深入研究与探讨。本文首先采用大空间随机搜索的遗传算法来求解主动张弦梁结构的优化问题。针对传统遗传算法局部收敛能力差的缺点,提出了一种改进的遗传算法——梯度遗传算法,即通过在遗传算法中引入一个梯度下降算子,提高遗传算法的局部搜索能力、收敛速度以及搜索精度,实现全局寻优。其次,结合作动器的刚度方程,推导了考虑作动单元耦合的张弦梁结构有限元公式,并基于灵敏度分析法,建立了线性范围内的结构内力及位移控制优化模型。利用ANSYS有限元软件进行结构的几何非线性分析,编写MATLAB和ANSYS联合优化的计算程序,利用梯度遗传算法进行求解,实现结构的单目标非线性控制。然后,根据决策者对不同目标的控制要求,研究了主动张弦梁结构综合考虑结构内力与位移等指标的多目标优化问题,建立了基于目标优先级的张弦梁结构多目标模糊优化模型,并利用基于目标满意度序的两步式模糊优化算法来求解此模型,实现对结构的多目标控制。最后,根据求得不同荷载工况下的最优控制量,选取能够反映结构所受荷载情况的受力状态信息,建立受力状态信息与最优控制量的对应关系,以此作为训练样本,形成指定优化目标下用于结构闭环控制的神经网络。在外界环境改变时,通过该网络来预测新的受力状态信息所对应的最优控制量。主要研究了训练样本的产生机制,并分析了样本数量、样本种类等因素对神经网络预测性能的影响;采用粒子群算法优化bp神经网络,使得改进的神经网络能够跳出局部最优解;针对反应结构受力状态信息的数据缺失问题,利用k近邻算法进行数据补充再预测,解决主动张弦梁结构对于缺失采集数据时的控制问题。

关键词：主动张弦梁结构闭环控制梯度遗传算法 bp神经网络算法

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基于GIS与bp神经网络的变电站选址研究

基于GIS与BP神经网络的变电站选址研究

引用

作者：何勇湖南工业大学

学位级别：硕士

如今,社会发展迅速,人们对电力的依赖性越来越强,原有的电力网络已不在满足要求,导致电网建设步伐加快,电网规划日益重要。在电网规划设计中,变电站位置选址作为其重要一环,选址是否合理、直接关系到电力系统电网线路路径规划、经济投... 详细信息

如今,社会发展迅速,人们对电力的依赖性越来越强,原有的电力网络已不在满足要求,导致电网建设步伐加快,电网规划日益重要。在电网规划设计中,变电站位置选址作为其重要一环,选址是否合理、直接关系到电力系统电网线路路径规划、经济投资、以及运行可靠性等。所以变电站选址的研究意义重大。本文主要研究变电站规划选址,提出了把GIS与bp神经网络相结合为变电站选址规划服务,建立了变电站评估模型,并把他们放到实际工程中去,验证方法的可行性。详细内容如下:首先结合国内相关研究理论与电力部专家深度访谈,总结出了变电站选址中主要考虑指标因素,并结合实际工程中应该考虑的内容和具体的量化方法,建立了变电站评估指标体系。其次是分析了现有变电站选址方法不足之处后,提出了以GIS(地理信息系统)为可视化分析平台,为上面建立的变电站评估指标体系服务,并引入bp神经网络算法,神经网络算法的计算和学习的速度非常快,在处理非线性问题得能力非常强,在预测和评估上已经取得了特别好的效果,所以本文把神经网络引进变电站选址中,设计出基于bp神经网络的变电站选址评估模型,通过国网提供的10家变电站所有数据,并挑选所需数据进行量化处理,在matlab环境中建立所需的神经网络,并对网络进行学习训练。最后,以湖南某大型变电站规划为案例,对本文提出的选址评估方法进行了全面的实践,并结合实际情况和各项指标对结果进行详细的分析。通过专家对该变电站选址的各项指标进行评审以及结合变电站的实践运行情况,证明了本文提出的方法在解决变电站规划评估问题中取得的良好的结果,具有较强的实际应用能力。

关键词：变电站选址 bp神经网络算法地理信息系统 GIS系统

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GAbp算法的复杂计算机网络安全评价中的应用

GABP算法的复杂计算机网络安全评价中的应用

引用

作者：张天舟电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络时代的来临,互联网的规模和应用领域在不断地发展,网络逐渐已经在人们日常的生活,经济,军事,科技和教育等相关领域得到广泛的应用,它的基础性和全局性地位与作用已经变得越来越强。伴随着网络技术其进一步的发展,目前网络安全... 详细信息

随着网络时代的来临,互联网的规模和应用领域在不断地发展,网络逐渐已经在人们日常的生活,经济,军事,科技和教育等相关领域得到广泛的应用,它的基础性和全局性地位与作用已经变得越来越强。伴随着网络技术其进一步的发展,目前网络安全的问题已成为影响国家的发展战略与社会的经济发展的重要因素。但面对日益复杂化的网络结构与庞大化的规模,尤其是利用各种系统其安全弱点进行攻击的新型手段,许多弱点均被被入侵者广泛的使用,网络信息系统其所面临的威胁与安全风险日益严重。因此,基于网络安全命题的多种技术也日新月异,复杂网络理念和遗传算法等先进理念的引入也成为计算机网络安全评价技术中的一个研究方向。本文研究了国内外的安全评估标准、方法及工具,概括了目前主流的安全评估方法,同时介绍了复杂网络、bp神经网络算法以及遗传算法的基本模型,然后在分析了模型原型的基础上,对算法进行结合改进,对GAbp神经网络算法进行了深入研究,并对其在网络安全评估方面的应用进行了探讨。提出了加权模型,用来计算网络的风险,并提出了2种风险值向风险等级转化的模型。根据复杂网络理论以及网络安全评估理论,研究了神经网络bp算法和遗传算法模型,并在其基础上建立了基于遗传算法对bp神经网络算法的改进模型,并用之与传统的风险评估模型进行了分析比较。并基于网络的信息系统其安全测试的评估支撑平台设计和开发了安全态势评估和预测子系统的体系结构,然后详细的设计其中所用到关键的技术。最后,对界面进行了精美化的设计,从而对安全态势的评估和预测的子系统进行了实现,用该子系统和支撑平台之中其他子的系统相联合进行实验,全面测试评估了一个小型的网络,并给出了测试报告。

关键词：网络安全评估 bp神经网络算法遗传算法复杂网络

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面向房产信息本体的主题爬虫算法研究

面向房产信息本体的主题爬虫算法研究

引用

作者：陈逗杭州电子科技大学

学位级别：硕士

现如今,互联网的快速发展改变了传统信息交流方式,网络上积累了丰富的房产相关信息,如价格信息、房产新闻、房产企业、市场动态等,房产搜索引擎通过主题爬虫技术为用户提供既全面又有专业深度的房地产信息。主题爬虫的性能直接决定了房... 详细信息

现如今,互联网的快速发展改变了传统信息交流方式,网络上积累了丰富的房产相关信息,如价格信息、房产新闻、房产企业、市场动态等,房产搜索引擎通过主题爬虫技术为用户提供既全面又有专业深度的房地产信息。主题爬虫的性能直接决定了房地产搜索引擎的服务质量,提高主题爬虫性能具有重大意义。对主题爬虫相关理论技术进行了研究,发现当前主题爬虫存在主题信息描述不准确,抓取信息精确度低,主题相关度算法结构复杂,主题爬虫性能差等缺点。针对上述缺点,结合本体和神经网络技术,本文提出并实现了面向房产信息本体的主题爬虫。本文的主要工作和研究成果如下:1)针对互联网中房产信息的开放性、多元化、时效性等特征,提出了一种基于内容学习的本体自适应算法。该算法通过主题爬虫技术获取房地产领域相关信息,对相关信息进行特征提取、过滤、分类、语义分析等处理后得到领域概念,对领域概念进行学习,动态维护本体知识库,提高本体的主题描述能力。2)针对当前主题爬虫相关度算法非线性学习能力差,计算结果精确度低、主题爬虫性能差的缺点,提出了基于BFA1的主题爬虫相关度算法。该算法具备bp神经网络优异的非线性学习能力,算法抗干扰性和稳定性强的优点,同时利用人工鱼群算法优良的全局寻优能力对bp神经网络进行结构优化,进一步提高了主题爬虫抓取信息的精确度。3)基于上述技术研究基础,结合当前热门的房产信息领域,本文设计并实现了面向房产信息本体的主题爬虫系统。该系统结合了本体强大的语义描述能力和bp神经网络优异的非线性学习能力,通过准确率、召回率指标对系统性能进行检测,实验结果表明系统的整体性能有了明显提高,准确率提高了12%,召回率提高了9%。

关键词：主题爬虫 bp神经网络算法本体技术人工鱼群算法搜索引擎

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