运用运筹学中图论的理论和方法建立了井下火灾动态救灾路线数学模型,用改进的Dijkstra算法求解该模型并用MapObject控件实现.结合井下火灾时期救灾路线动态选择过程详细介绍了改进的Dijkstra算法运算的各个步骤,拟合出矿井火灾时期人员停留和行走时间与温度的关系函数.以东庞矿矿井灾害应急救援项目为例,通过程序运算,在东庞矿井下巷道分布示意图上动态搜索救灾人员营救受灾人员的最佳救灾路线,不但实现了可视化要求而且效率高,为矿井火灾救灾提供了有力的技术支持

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

针对局部切空间排列算法用于图像识别存在的问题,对邻域选取策略加以改进,提出了一种基于自适应邻域选取策略的局部切空间排列算法,并用于人耳图像特征的提取.实验结果表明:当姿态发生较大变化时,这种新的人耳识别方法能够取得明显优于传统线性方法的识别结果,是一种有效的多姿态识别方法

基于经济模型研究网格服务质量(QoS)控制的资源分配问题,给出了多QoS属性多任务的资源分配优化的效用模型.该效用模型描述了网格任务的动态需求和偏好,以效用最大化为目标计算了需要提供QoS的资源分配.设计了时间和预算限制条件下基于多QoS属性的联合效用函数调度算法,并与其他经济的和非经济的算法进行比较,验证了该算法的有效性

一、排序算法 --〉比较互换 选择法 冒泡法 二、查找算法 --〉顺序查找 折半查找 三、素数的求法 --〉定义法 筛选法 四、解一元方程 --〉牛顿迭代法 二分法 五、数值积分 --〉矩形法 梯形法 辛普生法 六、数值转换 --〉BODH

本章内容及要求: 1.了解算法概念及算法的表示,掌握用N—S流程序表示算法 2.熟练掌握赋值语句、End语句和注释语句等语句及输 入输出消息框函数的使用; 3.熟练掌握行if语句、块if结构、 Select Case情况选 择结构有使用,掌握选择的嵌套结构; 4.熟练掌握实现循环结构的For/Next循环结构及Exit For语句、Do/Loop循环结构的使用,掌握多重循环。 重点:选择结构及循环结构的实现及其应 难点:选择的嵌套及多重循环结构

提出了一种用于加工功能梯度材料零件的路径扫描算法.首先将功能梯度材料零件进行分层处理,把每一层片内连续分布的材料离散为若干个材料均匀分布的子区域,再对每个子区域分别加工从而实现一定精度要求下功能梯度材料零件的加工制造.给出了路径规划实例,验证了路径扫描算法的正确性

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

1模入通道(A/D)转换实验 2模出通道(D/A)转换实验 3过程通道综合设计实验 4常规控制算法设计实验 5非最少有限拍算法设计实验 6达林算法设计实验 7状态观测器跟踪系统设计实验

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法