简介：摘要：为准确预测煤层底板突水量，提出了一种基于PSO -SVR(粒子群算法以优化支持向量回归机算法)的煤层底板突水量的预测模型。针对矿井底板突水这种非线性、小样本问题，通过改变粒子群算法的惯性权重因子定义以及引入混沌映射思想的方式，避免算法陷入局部最优值，强化全局搜索。将水压、含水层、隔水层厚度、底板破坏深度以及断层落差作为影响煤层底板突水量的特征因素，将该预测模型算法与 SVR预测模型算法进行比较。仿真结果表明:该预测模型算法的预测值更接近实际值，具有一定实际应用价值。

简介：

简介：摘要 大数据时代下推文的推荐模型能够快速有效的筛选出适合于不同用户的数据信息。类比电商平台常用的推荐系统与搜索引擎使用的页面推荐算法，量化文字信息使得将数据带入推荐系统成为可能，构建推文之间的拓扑关系图建立推文-推文、用户-用户之间的关系群，进而使用模糊聚类-协同过滤算法提供基于推文或基于用户的推文推荐算法。

简介：摘要：在移动通信领域革新发展中，电信运营商要想为客户提供高质量的服务，需要将注意力放在如何提升增值服务的价值。数据挖掘会对大量数据信息进行分析探讨，并由此掌握其中所隐藏的知识技能，将其运用到移动通信业务革新中，可以在掌握客户消费行为意识的基础上，准确识别使用增值服务的用户特征，以此帮助移动通信业务人员进行准确推广。因此，本文在了解决策树分类算法及其在移动通信中的应用体现，深入探讨模型算法的应用性的，并对未来移动通信行业的发展进行总结展望分析。

简介：摘 要：高速高机动目标的跟踪问题是解决目标长时间回波的滤波问题，本文采用扩展卡尔曼滤波方法（Extendted Kalman Filter，EKF）对高速高机动目标模型进行跟踪滤波处理，进行高速高机动目标检测及跟踪技术研究及初步仿真。

简介：摘要：我国经济正处快速发展的重要时期，各个行业需要扩大生产规模，让采矿行业进入新发展阶段。用于运输矿石的无轨设备运输调度是一种复杂系统，多通过人工控制或是半自动化遥控进行调度，不仅难以提高矿石的运输效率，也会影响生产安全。本文基于遗传算法，对于地下无轨运输设备调度进行详细研究，旨在为采矿行业提供高效率的地下无轨运输设备调度方案，为我国经济发展贡献力量。

简介：摘要：在线路巡视、运维、验收过程中，工作人员能方便、快捷地测量出弧垂的数值并与标准值进行对比，操作简单方便，提高了弧垂观测精度，避免了以往工作中导地线弧垂靠经验判断造成的失误，可有效避免因弧垂过大或过小造成的跳闸事故，有效提高供电可靠性。

简介：摘要：大气污染防治是保障人民健康和生命安全的重要研究课题。随着人工智能时代的到来，智能算法为大气污染防治和健康城市建设提供了新的研究方法。目前，研究大气污染防治机理的方法经历了数值模型、遥感监测、数字模拟和神经网络模型四个阶段。传统的统计方法和有限回归模型方法已经不能满足高效、全面、准确、实时的大气污染防治新要求。因此，通过梳理智能算法在大气污染防治中的应用方法，进一步探索该算法的应用前景，将为我国国土空间规划背景下的生态健康城市建设提供理论支撑。

简介：摘要：随着元器件的运用越来越广泛，元器件筛选的业务需求也在不断变化，计费需求也相应的不断改变。由于计费规则复杂，自动化计费变得越来越困难，成为了质量提升的瓶颈。本文从元器件筛选实际业务出发，设计实现了基于表达式的自动计费的规则算法，针对复杂多变的计费需求，引入配置表达式的方式使自动计费流程简化，用户在更易配置计费规则的同时，也更易扩展。

简介：摘要：由人类活动和自然界的相互作用，借由环境介质发生传播，对人类社会发展和生存环境造成损害、破坏，加剧环境风险程度。从国内外环境风险事故发生情况来看，环境风险事故发生与经济阶段性发展、区域战略发展规划方案与环境风险之间，具有明显的相关性。本文通过搜集和阅读环境风险评估的相关研究文献，着重对化工园区大气环境风险分析和规划进行研究，致力于解决区域战略规划环境风险问题，并围绕方法、模型、参数和措施四个方面探究基于遗传算法的化工园区环境风险优化模式。

简介：摘要：为了提供《数据结构与算法》课程教学质量，针对在教学过程中存在的一些问题，本文就课程教学改革，围绕学科体系建设、课程体系建设、教学方式方法及课程思维四个方面提出了一些建议和对策，希望能为相关领域的教育者提供一定的参考。

简介：摘 要 针对传统推荐算法未考虑项目类型和时间变化对用户兴趣的影响。为解决这个问题，提出一种基于用户偏好变化和时间权重的协同过滤算法ATCF（interests and time collaborative filtering）。实验表明，ATCF算法不仅能较好地反映用户偏好的变化，还能提高推荐精确度。

简介：

简介：摘要：本文旨在研究人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的应用。本文探讨了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的潜在应用价值。详细分析了人工智能学习方法在集装箱码头物流管理中的具体应用场景和算法模型。最后，总结了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的研究与应用的未来发展方向。

简介：摘要：分析大数据在图像识别算法中的重要性和应用，重点探讨了大数据如何提高算法准确性、增强泛化能力以及优化模型训练，具体包括图像分类、目标检测和定位以及机器视觉等方面。通过深度学习算法与大数据的结合，讨论了在不同挑战赛中取得的显著成果，并对相关案例进行了分析和总结。最后指出大数据在图像识别技术中的重要作用，并展望了大数据在未来图像识别领域的发展趋势。

简介：摘要：本文旨在研究电子战网络系统中覆盖优化算法的应用。电子战作为现代战争的重要组成部分，其网络系统的覆盖优化对于保障信息安全和战场效能至关重要。本文结合实际需求和技术挑战，针对电子战网络系统的特点，提出了一种基于覆盖优化的算法，以实现更高效的信息传输和网络覆盖。通过对现有算法进行分析比较，并在模拟环境和实际场景中进行验证和优化，本文提出的算法在提升电子战网络系统覆盖效能方面取得了显著成果。

简介：摘要：数据科学和大数据分析的方法与算法正不断发展和演进，以应对日益增长的数据需求和复杂性。数据科学旨在通过运用数学、统计学、计算机科学和领域知识来提取有价值的见解和知识，为了理解和利用海量的数据，需要掌握各种方法和算法。

简介：摘要： 在气象雷达接收到探空数据后，需要进行数据处理，最终生成气象产品。在处理探空数据时，经常会遇到探空距离出现较大偏差的情况，这时需要利用气压高度来计算距离，进而达到距离数据进行修正的效果，基于探测距离数据出现偏差大的情况，本文提出了一种新的距离的修正算法，并与现有修正算法进行比较，计算结果表明，本文算法能够达到较好的修正结果。

简介：摘要：该技术成果开发完成日期为2021年04月05日，首次发表日期为2021年04月18日

简介：摘要：数据结构是计算机科学的重要基础，其研究的主要对象为数据，因此其重要性不言而喻。由于计算机科学在现代社会中的重要作用，数据结构算法也是计算机科学中重要的一部分。本文主要分析了数据结构算法，并就数据结构算法在计算机科学中的应用进行了简要的探讨。