简介：摘要：大学生处于人生发展的关键期，是性生理和性心理逐渐成熟的时期，良好的性健康教育是十分必要且紧迫的。拟采用人工神经网络算法通过参考大量文献中的调查数据构建数据模型，通过构造的数据模型、根据高校学生的特点、输入特征值、选择出适合高校的性教育模式。

简介：摘要：随着信息时代的到来，通信光缆网络的重要性日益凸显。本论文探讨了智能优化算法在通信光缆网络线路规划中的应用，并提出了相应的设计策略。通过该策略，我们可以提高网络资源利用率，优化网络性能指标，满足用户需求。该设计策略具有广阔的应用前景，有助于推动通信光缆网络的发展。

简介：摘要：当前财政体系深入改革，旧的预算法中问题逐渐凸显，已经无法满足现代社会发展要求。所以在2014年国家正式对预算法进行修正。随着新预算法的发布，给事业单位预算管理工作开展带来一定影响，并对预算管理提出新的标准，事业单位也在调整并优化预算管理模式。但是在新预算法下，事业单位在预算管理中依然存在一些问题有待改进。

简介：摘要：目前，基于蚁群算法的三维规划已经成为移动机器人的一个重要领域。在三维路径规划中，传统的蚂蚁算法存在着收敛速度缓慢、易陷入盲区等问题。在此基础上，提出了一种改进的蚁群算法，即通过构建网格方法的三维空间模型，然后通过构造新的激励函数，对信息单元的更新原则进行了改进，以防止算法陷入盲区，加速收敛。最后，用三维模拟方法对算法进行了优化，结果显示，该方法能够获得最优的路径，其效果比传统的蚂蚁算法要好。

简介：摘要：针对处于人生发展时期的大学生。学校一直以来都是大学生获取知识、 提高素质的主要场所，对当代大学生进行性教育必须充分发挥学校的主阵地作用。性教育模式有很多种，包括课堂教育模式、校园文化模式、同伴教育模式、心理咨询模式、网络教育模式等。各种模式各有利弊、如何根据高校学生的自身特点、选择适合的性教育模式显得尤为重要。Absrtact：For college students in the period of life development. Schools have always been the main places for college students to acquire knowledge and improve their quality. To carry out sex education for contemporary college students, we must give full play to the role of schools as the main front. There are many modes of sex education, including classroom education mode, campus culture mode, peer education mode, psychological consultation mode, network education mode, etc. Each mode has its own advantages and disadvantages. It is particularly important to choose a suitable education mode according to the characteristics of college students.

简介：摘要：梳理了人工智能算法在铁道车辆系统动力学仿真中的应用实例和国内外相关文献，概述了铁道车辆动力学仿真中常用的机器学习和深度学习算法，归纳和评述了２种学习算法在铁道车辆系统动力学建模与仿真中的应用分类；从铁道车辆系统动力学建模、动力学性能预测与动力学性能优化等方面入手，详细讨论了人工智能算法应用在力元建模和仿真、轨道不平顺预测、运行平稳性预测、噪声预测、侧风安全性预测、运行安全性预测、悬挂优化、轮轨匹配优化、结构优化以及主动与半主动控制等领域的优势和局限性，指出了现阶段人工智能算法在动力学仿真应用中主要面临的训练样本缺乏、泛化能力不够、可解释性欠缺等问题；展望了今后人工智能算法和车辆系统动力学交叉研究的发展方向和重点研究内容。研究结果表明：融合经典力学和人工智能算法结合的混合建模理论可作为之后的重点研究方向；人工智能算法对解决随机动力学中的随机不确定性，提高随

简介：摘要：本文通过建立数学模型，理论计算分析，分析了传感器所受的速度误差、辐射误差及导热误差，建立修正算法，并通过热风洞校准试验校验。获得铠装热电偶温度传感器的误差分析修正算法。

简介：摘要：利用湖南水上交通事故资料和气象资料分析了发生事故的主要气象风险源，采用K近邻回归算法建立了水上交通事故气象风险预警模型，将能见度、风速、降雨量的气象预报结果作为输入端，利用模型输出湖南水上交通事故气象风险预警等级，有一定的业务应用前景。

简介：摘要：近年来，小波分析方法的研究在科学技术界掀起了一个高潮，小波分析在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，能对不同的频率成分釆用逐渐精细的釆样步长，聚焦到信号的任意细节，这对于检测高频和低频信号以及信号的任意细节均很有效，特别适于分析处理微弱和突变信号，这些优点决定了小波分析在信号检测、信噪分离、故障诊断、数据压缩、特征提取、信号重构等方面都有着非常重要的应用价值，小波分析发展至今已形成了一套广泛实用的应用技术，在工程领域得到了广泛的应用。基于小波变换模极大值的分析方法不是通常所用的内积形式，而是卷积形式。通过在多尺度空间中分析各种有效信号和噪声信号小波变换模极大值的不同传播行为，可有效提取信号的特征参数，尤其适合有突变的信号。基于这种理论基础，小波变换在各个领域都有广泛的应用。在电力系统中，电力系统故障诊断、谐波分析、暂态稳定、动态安全分析、抗电磁干扰、输电线路故障定位等诸多方面都有小波变换的应用；在医学领域，尤其是微弱生理信号特征的提取，小波变换模极大值算法具有突出的表现；在图像信号的边缘检测、图像去噪及图像压缩等方面，模极大值的分析方法也得到了广泛的应用。

简介：摘要：DBSCAN密度聚类算法是一种基于密度的带有噪声的空间聚类，能够发现任意形状的聚类簇，广泛应用于机器学习等领域。根据密度聚类算法特征，将其应用于公交车站点设置优化中，并通过轮廓系数度量此次聚类的质量。

简介：摘要：舰艇受到炮火攻击时的撤离规划方法以局部路径规划为主，并未面向全局规划，导致舰艇撤离时间长，受到炮火攻击的概率增加。为降低撤离时间，设计了基于蚁群算法的舰艇规避炮火攻击战斗航海路径规划方法。获取舰艇规避炮火的初始航线，判断舰艇规避炮火路径的节点转移概率，利用蚁群算法，规划出舰艇规避炮火的最佳路径，实现舰艇快速撤离。采用对比实验的方式，验证了该方法的舰艇规避时间最高仅为2.6min，有效降低了规避时间，从而减少舰艇损伤。

简介：[摘要]本文从车辆运动学角度分析，建立一种完全脱离坡度传感器并获取坡度的算法。全文依次按照运动学模型建立、算法系统建立、算法实现及解耦条件及仿真测试四个方面进行介绍。

简介：[摘要] 本文站在微观的角度构建了我国商业银行风险评估指标体系，并以新方法拓展了贝叶斯网络在商业银行风险评估领域的研究，利用K-modes贝叶斯网络混合算法，摆脱了常规专家建模的思路，解决了K-means聚类分析法无法反映风险监管要求的问题，将基于K-modes聚类分析法获得的类标签作为贝叶斯网络的训练数据，通过结构学习、参数学习构建了相对客观的贝叶斯网络，最后由贝叶斯网络分类输出更加准确的风险等级，并通过贝叶斯网络诊断推理找到导致商业银行风险恶化的原因。

简介：

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简介：摘要：为了提高目前高校贫困生评议工作的准确度开发此平台，平台将Excel表格形式的数据转换成CSV文件，使用Kettle+Spoon技术清洗csv文件，使用k-means聚类算法区分学生群体，再使用Echarts图表将分析汇总好的数据，呈现到前台，作为学工处进行贫困生认定的辅助材料之一。

简介：

简介：摘要：基于计算机大数据，分析互联网环境下商业银行的融资风险。首先，设计了一种基于聚类分析-混合遗传算法和集成改进型支持向量机（SVM）的商业银行融资风险预测模型。通过使用随机抽样，减少了不平衡状态。其次，利用集成学习的思想进一步处理数据不平衡，提高分类器对少数类别的关注度。最后，对算法进行测试，结果表明该算法有效降低了误差成本，能有效降低国际贸易融资风险。