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基于组合GA的双向物流网动态优化设计与求解 被引量:1
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作者 洪艳伟 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第6期832-837,共6页
为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解。对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流... 为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解。对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流中心的准确定位,对物流网络中各节点间的流量合理优化,基于随机机会约束规划建立了物流网络动态优化模型,设计了相应的组合遗传算法。采用8个消费域,2类产品,5个备选物流中心,3个生产工厂和3个规划期数进行数值模拟仿真。结果表明,该方法可以得到设施布局决策变量最优值,能够灵活实现不同需求下物流网络的最优布局,可以有效用于物流网络的动态优化。该模型根据现实情况的需求进行合理的物流网络布局,同时可以进行灵活变换,具有重要的实用价值。 展开更多
关键词 物流网络 动态优化 结合GA算法 最优布局
原文传递
网络系统安全风险评估新方法研究
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作者 洪艳伟 《电脑编程技巧与维护》 2015年第15期87-89,共3页
实际网络环境中,由于网络某个环节出现风险会引起与之相关联的其他风险域的变化,从而引起整个网络系统安全性能的降低,为了更好地实现对网络系统风险的评估,提出了一种风险传递对网络系统安全影响的评估方法。引入了风险传递概念;讨论... 实际网络环境中,由于网络某个环节出现风险会引起与之相关联的其他风险域的变化,从而引起整个网络系统安全性能的降低,为了更好地实现对网络系统风险的评估,提出了一种风险传递对网络系统安全影响的评估方法。引入了风险传递概念;讨论了两种基本的网络风险传递模型,给出了相应的风险传递关系式;以一个实例分析了风险事件的传递特性,引入了风险等级和传递成功率的模糊评估因子,定量评估了风险传递对网络系统风险容量的影响。 展开更多
关键词 风险传递 风险事件 传递成功率 风险容量 风险评估方法
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面向网络视频环境的高安全嵌入式路由器设计
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作者 洪艳伟 《无线互联科技》 2015年第11期35-37,共3页
针对目前网络视频传输过程靠单一方案实施加密处理且都是依靠计算机平台的问题,设计了面向网络视频环境的采用综合加密方案的高安全性嵌入式路由器。利用FPGA开发系统与uclinux将Qi超混沌、Logistic映射、Baker映射和Cat映射的算法应用... 针对目前网络视频传输过程靠单一方案实施加密处理且都是依靠计算机平台的问题,设计了面向网络视频环境的采用综合加密方案的高安全性嵌入式路由器。利用FPGA开发系统与uclinux将Qi超混沌、Logistic映射、Baker映射和Cat映射的算法应用于视频加密与解密,综合采用了在线加密、离线加密、随机加密以及多重加密的方式使数据的安全性更强;创建分包协议解决了uclinux TCP/IP栈小的缺陷以及网络丢包问题。经过长时间测试,系统能够稳定运行且具有较高的安全性。系统所采用的处理器为87MHz,内存为10M,以较低的硬件成本实现了复杂的加密算法,性价比高,且具有很好的可移植性,平台的应用前景广阔。 展开更多
关键词 FPGA UCLINUX 混沌 加密 网络视频
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基于规则约束的深度学习网络用于文本信息抽取 被引量:2
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作者 赖娟 洪艳伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3548-3554,共7页
针对文本信息抽取中由于训练样本不足导致性能下降的问题,提出一种基于规矩约束的深度学习网络模型。模型分为深度学习模块、逻辑规则库和差异单元3个部分。将文本句子作为输入数据馈送到学习模块中,基于Bi-GRU网络和多头自注意力机制... 针对文本信息抽取中由于训练样本不足导致性能下降的问题,提出一种基于规矩约束的深度学习网络模型。模型分为深度学习模块、逻辑规则库和差异单元3个部分。将文本句子作为输入数据馈送到学习模块中,基于Bi-GRU网络和多头自注意力机制在多个维度上为每个单词生成一个预测向量;规则库采用带权重的逻辑规则对深度学习进行约束;差异单元利用损失函数协调学习模块与规则库之间的一致性。实验结果表明,所提模型比其它算法具有更好的性能,能够高效精确处理复杂文本。 展开更多
关键词 信息抽取 深度学习 规则约束 Bi-GRU网络 多头自注意力机制
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过程挖掘算法研究综述
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作者 敬思远 《乐山师范学院学报》 2020年第12期39-48,共10页
首先对过程模型的三种表示方法Petri网、因果网和过程树进行了介绍。指出了目前过程挖掘算法研究中需要注意的三类关键问题。对主流的过程挖掘算法进行了分类总结。深入比较了当前最有效的三种过程挖掘算法Evolutionary Tree Miner、Ind... 首先对过程模型的三种表示方法Petri网、因果网和过程树进行了介绍。指出了目前过程挖掘算法研究中需要注意的三类关键问题。对主流的过程挖掘算法进行了分类总结。深入比较了当前最有效的三种过程挖掘算法Evolutionary Tree Miner、Inductive Miner和Hybrid ILP Miner,并指出了三种算法的优势和不足。最后,对过程挖掘算法的研究趋势进行了总结。 展开更多
关键词 过程挖掘 PETRI网 因果网 过程树
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