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1. 基于多任务学习的炼钢终点预测方法

程进, 王坚

计算机应用 2017, 37 (3): 889-895. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.889

摘要（601）

PDF （1088KB）（639）

钢水质量通常根据终点命中率来判断，但炼钢过程影响因素众多，机理分析难以准确预测终点温度和含碳量，鉴于此，提出一种由数据驱动的多任务学习（MTL）炼钢终点预测方法。首先，分析并提取炼钢过程的输入和输出要素，结合炼钢两阶段吹炼特点选择多个子学习任务；其次，根据子任务与终点参数的相关性选择合适的子任务，提升终点预测的准确度并构建多任务学习模型，再对模型输出结果进行二次优化；最后，通过近端梯度算法对处理后的生产数据进行模型训练，获取多任务学习模型的过程参数。以某钢厂为案例，该方法相比神经网络在终点温度12℃误差范围内和终点含碳量0.01%误差内的准确度提升了10%，误差范围6℃和0.005%的预测准确度分别提升了11%和7%。实验结果表明，多任务学习在实际中能够提升终点预测的准确性。

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2. 基于地面场粒子群优化算法的高密度人群应急疏散建模

王超, 王坚

计算机应用 2017, 37 (12): 3597-3601. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3597

摘要（610）

PDF （980KB）（741）

针对非常规突发事件环境下高密度人群的拥挤管理和快速疏散问题，提出一种由感知层、传输层、计算层和应用层构成的多层结构人群疏散信息物理系统（E-CPS）体系框架。在E-CPS体系框架计算层中将静态地面场（FF）建模规则引入经典粒子群优化（PSO）模型，提出地面场PSO （FF-PSO）人群疏散模型，该模型同时具备静态场规则简单、计算快和PSO模型快速搜索、快速收敛的优点。此外，FF-PSO模型中构建了一种新的适应度函数，实现了疏散策略的动态选择，并通过数值仿真及实例仿真验证了FF-PSO模型在拥挤管理中的可行性和有效性。国家会展中心（上海）的实例仿真结果表明，考虑拥堵管理比仅考虑距离最短平均每分钟可多疏散66人，疏散时间节省19 min，疏散效率提升13.4%。

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3. 片上网络路由节点优化设计

王坚李玉柏彭启琮

计算机应用 2011, 31 (03): 617-620. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00617

摘要（1704）

PDF （649KB）（1062）

针对虚输出队列结构的路由节点所构成的片上网络(NoC)，提出了一种定制化路由节点中各个虚拟通道缓存大小的方法，以提高片上网络的整体通信性能。在有限的片上缓存资源约束下，分析各个虚输入队列中缓存大小对数据通过片上网络的平均延迟的影响，并在此基础上提出一种缓存资源配置方法，以便将缓存资源分配到片上网络通信瓶颈处，从而在不增加缓存资源开销的情况下提高片上网络的通信性能。最后通过仿真验证了路由节点优化设计对提高片上网络性能的可行性，并同未优化的路由节点构成的片上网络性能进行了比较。

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4. 用于Ad Hoc网络的改进的动态源路由协议

陶洋孙涛王坚

计算机应用

摘要（1485）

PDF （489KB）（1174）

为了提高源路由协议(DSR)的性能，平衡整个网络的能量，减少拥塞，提高伸缩性和延长网络生存时间，对发送的RREP和RREQ包结构做了改进，加入了新的延迟发送机制，提出了一种新的协议IDSR，并用仿真对改进后的IDSR路由协议进行了性能评估。

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5. 紧急事件的动态交通流模型及双向动态最短路诱导算法

任子晖王坚

计算机应用

摘要（1773）

PDF （716KB）（1240）

针对城市快速路的交通紧急事件给出了宏观的动态交通流模型，在METANET模型的基础上考虑紧急事件所占用车道数、进出口匝道及诱导信息对模型的影响，同时针对交通紧急事件的及时有效处理，给出了一种双向动态的最短路径诱导算法，在此算法中，节点间的权值是随着高速路的路面状况及交通拥堵情况等变化的动态函数，故在紧急事件处理中从两个方向搜索最短路，其过程是动态的，实时的，为紧急事件的及时处理和有效的救援争取了时间。通过仿真对比，证明了此算法的可行性，有效性，同时证明了此算法的搜索效率也得到了较大提高。

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6. 模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用

任子晖王坚

计算机应用

摘要（1768）

PDF （524KB）（1141）

城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统，为了获得良好的通行效率，提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法，同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型，然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点，而且算法的收敛性和稳定性都很好，同时也表明该模型是可行的、有效的。

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7. 基于改进资源分配网络的企业能耗单元输入输出模型研究

马福民王坚

计算机应用

摘要（1588）

PDF （963KB）（1140）

针对企业复杂能耗单元输入输出模型研究的要求，研究了基于改进资源分配网络的能耗单元输入输出模型辨识方法。针对常用的资源分配网络存在的问题，提出了一种基于粗糙集和正交最小二乘的资源分配网络设计方法，通过粗糙集数据分析与处理提取训练样本中典型的数据特征，再结合正交最小二乘学习算法选取对输出能量贡献最大的数据中心加入到隐层节点。实例仿真结果表明，采用该方法辨识企业能耗单元输入输出模型具有结构简单、训练快捷、泛化能力较好等优点。

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8. 多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究

张慧哲王坚

计算机应用

摘要（1955）

PDF （203KB）（987）

某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度，针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法，并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库，克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明，新算法的性能可以和FP-growth算法相比，而且可以处理多重最小支持度的问题。

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9. 直觉F推理与普通F推理的比较研究

路艳丽雷英杰王坚

计算机应用

摘要（1388）

直觉F推理克服了普通F推理在不确定性信息的描述、推理结果可信性等方面存在的局限性。在介绍普通F推理直觉化扩展的基础上，首先分析了两类推理算法的相互转化问题，指出普通F推理是直觉F推理的一种特例，当直觉指数为0时二者可相互转化。其次，比较了两类算法的还原性，分析表明Zadeh型、Mamdani型、Larsen型直觉F推理算法与其对应的普通F推理算法具有相同的还原性。最后，通过实例研究了直觉F推理算法在推理结果精度、可信性上的优势，从而较普通F推理更适用于智能控制与决策。

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10. 工作流管理系统的流程柔性动态变更研究

杨书新王坚马福民

计算机应用

摘要（1527）

PDF （623KB）（1548）

为解决工作流管理系统中流程柔性演进变化问题，结合业务模型生命周期和业务流程模型变更管理的特点，提出了一个支持业务流程动态更新模型和业务流程实例动态迁移算法。在该算法中引入区域划分法，在迁移之前进行相关数据一致性检查和影响区域比较，通过该算法实现流程实例动态调整，以适应新的变种。最后基于该算法和一工作流管理系统平台，通过一个案例来演示业务流程动态更新的过程。

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