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| - 一种新的决策树模型在就业分析中的应用
- 作者：常志玲 王岚 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-141-145
- 摘要：决策树是数据挖掘中常用的分类方法。针对高等院校学生就业问题中出现由噪声造成的不一致性数据,本文提出了基于变精度粗糙集的决策树模型,并应用于学生就业数据分析。该方法以变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数,对条件属性进行选择,作为树的节点,自上而下地分割数据集,直到满足某种终止条件。它充分考虑了属性间的依赖性和冗余...
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- SOM神经网络在独立学院招生决策中的应用
- 作者：俸世洲[1,2] 周尚波[1] 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-136-140
- 摘要：自组织映射（SOM）是一种竞争型无指导学习的神经网络方法。SOM神经网络已广泛地应用于模式聚类、模式识别、拓扑不变性映射等方面。本文利用SOM对中国31个省份进行聚类分析,建立独立学院招生决策模型。首先,选取各省份的报到率、第一志愿率和人均GDP等作为SOM神经网络的输入模式;然后,用SOM进行聚类;最后,对聚类结...
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- 基于离散度与拉伸技术的粒子群优化算法
- 作者：牛永洁[1] 刘涛[2] 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-112-115
- 摘要：采用离散度作为衡量种群多样性的指标。在粒子群初始化阶段,种群的离散度必须满足一定的要求才能开始迭代;在算法迭代过程中,惯性权重、加速系数的调整都与当前粒子群的离散度相关;当种群的离散度小于一定数值时,进行保优重初始化,适应度函数拉伸操作,重新迭代。由于算法在初始化阶段依据离散度进行了限定,要求粒子尽量平均分布,算法...
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- 物流配送车辆路径问题的优化研究
- 作者：巩固 胡晓婷 卫开夏 郝国生 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-106-111
- 摘要：物流中的车辆路径问题（VRP）是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果...
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- 基于蜂群遗传算法的0-1背包问题
- 作者：吴迪 姜永增 宋广军 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-102-105
- 摘要：针对0-1背包问题,本文提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。该算法包括两个种群,一个主要用于全局搜索,另一个主要用于局部搜索;每个个体采用二进制编码;采用最优个体交叉策略;对当前解的处理措施是将还未装入背包且性价比最好的物品装进背包,直至不能装为止;不符合约束条件的解采用诱变因子指导变异处理;遗传算子包括单点交叉...
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