基于AVL树的重复数据消除技术

数据清洗是建立数据仓库及进行数据挖掘的一个重要步骤。在数据挖掘过程中,重复冗余的数据会造成挖掘结果的偏差。本文使用AVL树作为对象识别标志Key的记录结构,通过判断生成的MD5信息摘要的插入操作来判断该Key是否已经存在,从而实现重复数据的清除。     

船舶同步发电机励磁系统故障的事故树分析

本文利用事故树分析方法分析了船舶同步发电机励磁系统故障的事故树模型,并对故障做了定性和定量的分析,估算了发电机励磁系统各元件的可靠度和结构重要度。为船舶同步发电机励磁系统的安全评价以及事故分析提供参考。     

新时期内河船运博弈之深度分析

针对内河船运中的船舶航行、船民生存以及船民与海事部门博弈等状况,采用人类学"深描"的研究理路,探讨船民表现出来的"台前"顺从和"幕后"反抗的行为差异之合理性,以及他们使用自身"弱者的武器"抵抗风险之行动逻辑,尝试提炼船运博弈过程中的理论和现实之双重意义。     

高铁快运与快递企业合作的演化博弈分析

高铁快运与快递企业合作能够有效地推动我国快递业的发展,为探讨促进双方合作的有效机制,运用演化博弈理论构建双方的演化博弈模型,研究影响双方合作的利润以及成本等因素,并使用MATLAB进行算例仿真。研究结果表明:系统演化博弈路径与系统初始状态、双方的支付矩阵、超额收益、合作成本、超额收益及合作成本分摊系数有密切关系;当超额收益大于合作成本时,双方有采取合作的可能性,且合作概率与超额收益呈正相关关系,与合作成本呈负相关关系;合理的超额收益分配系数与合作成本分摊系数有利于双方合作;在惩罚机制下,合理的惩罚契约能够有效地促进双方向着合作的方向演化。     

基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解，本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体，在改进的复制动态方程基础上，以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型。讨论了该模型的均衡点及其稳定性，并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解。并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验，仿真结果显示：改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向，在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度；在临界状态下，即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态，改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式，即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上，临界状态与敏感度最高状态相比，即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍)；改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低，且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景。     

云计算下海上多来源传输数据分类存储方法

针对传统的数据存储方法存储数据时负荷消耗过大的问题,研究云计算下海上多来源传输数据分类存储方法。使用小波变换对海上多来源传输数据去噪,根据计算数据间的支持度和相似度确定数据间的关联规则。利用后缀树聚类方法完成对数据的分类,确定分类后数据的存储位置,实现对分类数据的均衡负荷存储。通过与传统的应用MongoDB的数据存储方法的对比仿真实验,证明了云计算下海上多来源传输数据分类存储方法存储数据时的负荷消耗更少,具有优越性。     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设,开始出现环路,路网密度不断增大,由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题,是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段,把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图,从而实现多路径的识别。