基于Double—Bagging决策树的基因微阵列数据研究

Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法.     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。     

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针对区域公共物流中心(Regional Public Logistics Center, RPLC)选址问题,考虑到选址问题的不确定性,运用场景规划技术,建立RPLC选址双层规划模型。上层规划模型最小化RPLC建设及运营费用,下层建立分车型随机用户均衡模型用以描述城市内车辆的路径选择。通过预估RPLC在未来运营中可能出现的各种场景,确定相应场景下变量的取值,并求解双层规划模型、确定该场景下的最优选址结果;根据场景发生的概率选取在各种场景下加权平均费用最小的选址结果作为最终结果。同时,本文给出了求解该问题的离散粒子群算法和数值算例。结果表明,所建立的模型和求解算法是有效的,能较好地解决RPLC选址的不确定性,这对于节约RPLC建设和运营成本,减少投资风险是可行的。     

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针对综合运输网络运量预测需求,建立了多式网络分层分配模型,以分层网络拓扑结构和相应路径搜索算法的改进为重点,建立了适合分层网络结构的运量分配模型. 分层网络模型中心节点代表城市中心和换乘枢纽,相应地构建适用分层网络结构的广义费用函数、路径搜索算法. 以本文研究方法为基础开发了辅助计算系统,用于解决大规模运输网络的运输需求预测问题. 以在建的京沪高速铁路沿线运输网络为研究案例,研究结果验证了本文构建的多方式分层分配模型的有效性与实用性.     

粗集料表面纹理的分形评定及沥青混合料性能试验

采用激光轮廓仪测量了7种不同粗集料的表面纹理曲线,应用结构函数法分析了粗集料表面纹理的分形特性,采用特征粗糙度综合表征了粗集料表面纹理的粗糙度、形状和坡度特性,并考察了特征粗糙度对沥青混合料性能的影响。分析结果表明:粗集料表面纹理在一定范围内具有分形特性,其特征粗糙度与沥青混合料动稳定度和冻融劈裂强度比具有显著的线性相关性;随粗集料表面纹理特征粗糙度的增加,沥青混合料高温抗变形能力、抗水损害能力和低温抗裂性能逐渐增强。     

乙型肝炎病毒基因型检测及其与肝功能的关系

目的 探讨乙型肝炎病毒基因型与肝功能的关系.方法 采用微板核酸分子杂交ELISA法检测93例不同临床类型的乙型肝炎患者的基因型并同时测定肝功能.结果 93例不同临床类型乙型病毒性肝炎患者中,B型24例(25.81%),C型59例(63.44%),D型5例(5.38%),混合型5例(B/D 3例,C/D 2例,占5.38%).93例不同临床类型的乙型肝炎患者中,以C基因型为主,其次为B基因型,部分以D型和混合型存在,无A、E、F型.按照慢性乙型肝炎、亚急性重型肝炎、肝硬化的顺序,C基因型的检出率逐渐增多,B基因型的检出率逐渐减少.肝癌患者C基因型的检出率没有依次增高.C基因型各型乙型肝炎患者的ALT、AST、TBIL均高于B型,ALB低于B型,但差别无统计学意义.结论 西安地区病毒性肝炎以C基因型为主,部分以B、D及混合型存在,未发现A、E、F型.除肝癌外,C型的检出率随临床类型的加重而增多.     

弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。     

珠江三角洲城市群连接道路功能分级体系研究

以珠江三角洲为例,分析了城市群区域交通特征、交通空间分布特征等;基于交通区位论和经济引力模型,确定了珠江三角洲城市群连接道路交通网络框架;以功能为核心,将城市群连接道路功能划分为通道功能、干线功能、集散功能和服务地方功能4个层次;进行了功能分级,划分为高速公路、城市群连接道路I级、城市群连接道路II级、城市群连接道路Ⅲ级、地方道路5个等级,建立了城市群连接道路功能分级体系。