导读:本文包含了智能算法分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:新媒体环境,大学生阅读行为,自然语言处理,人工智能
智能算法分析论文文献综述
张志[1]（2019）在《新媒体环境下基于数据分析和人工智能算法的大学生阅读行为研究》一文中研究指出本文采用中文自然语言处理技术、人工智能算法和数据可视化方法,对广州大学图书馆自动化管理系统上的读者数据及其在线留言进行关联度和人工智能情感分析,发现在新媒体环境的影响下,大学生读者越发关注图书馆资源的学术性、共享性、移动性和服务性,这对高校图书馆顺应大学生阅读行为的嬗变而改进服务策略提出了更高的要求。(本文来源于《广州广播电视大学学报》期刊2019年05期）
陈勇,李胜男,张丽,鲁浩,戴志辉[2]（2019）在《基于改进Apriori算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析》一文中研究指出智能变电站的出现为大数据的收集、管理提供了技术支持,也为二次设备缺陷数据的关联性分析提供了丰富的数据样本。首先,在此基础上建立了智能变电站二次设备缺陷数据模型。其次,根据智能变电站缺陷数据模型特点对Apriori算法进行了改进,降低了算法的时间复杂度和内存占用量。最后,以某市一年的智能变电站二次设备缺陷数据为例,通过改进的Apriori算法挖掘缺陷数据各个属性之间的关联性并对关联规则进行了分析。研究表明,该方法能够分析缺陷情况,寻找二次设备薄弱环节,为缺陷巡检方式的制定和检修策略的制定提供支持。与传统Apriori算法相比,改进算法的时间复杂度较低。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年20期）
闫梦秋,冷迪,刘威[3]（2019）在《基于物元分析的智能电网异构无线网络负载均衡算法研究》一文中研究指出基于物元分析,探讨智能电网异构无线网络负载均衡算法,并对应分析了电力机房部署的相关问题,以期提供参考。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年09期）
李亮亮[4]（2019）在《高速列车受电弓视频监控智能分析算法的应用》一文中研究指出介绍了一种高速列车受电弓视频监控智能分析算法,该算法能够实时分析列车运行过程中的受电弓状态,在受电弓状态异常时能够发出报警信号,保证高速列车的安全行驶。(本文来源于《铁道车辆》期刊2019年09期）
李继广,董彦非,孙俊磊,屈高敏,张天阳[5]（2019）在《智能算法的发展与分析》一文中研究指出人工智能技术已成为国民经济的重要支柱,并已列入国家的中长期战略发展规划。作为人工智能技术的核心,智能算法得到了极大的发展和普遍的重视。本文介绍了智能算法的发展历程,并对各种以生物群体活动、人类活动为模拟对象设计得到的智能算法进行了介绍和归纳。针对这些算法存在的不足,文中重点介绍了一种新型的以人类个体学习、认知过程为模拟对象的智能算法。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
章劲秋,俞阳,朱君,赵洪莹,嵇友浪[6]（2019）在《基于GMDH算法的电力供需量智能分析系统设计》一文中研究指出针对电力企业电能供应量与用户需求量之间匹配度低的问题,提出基于改进GMDH算法的电力供应智能分析系统设计,按照GMDH算法原理设计了电力供应量智能分析系统的总体框架结构,并针对传统GMDH算法泛化能力低的不足进行了优化和改进;依据改进GMDH算法搭建了电力供需量智能分析系统硬件结构,该部分主要由电力供需数据采集模块、数据分析和处理模块、和数据库系统组成,能够完成对原始电力数据的归类与分析;给出了电力供应智能分析系统的软件实现流程及具体的操作实施步骤,模拟数值测试结果表明,提出的智能风险系统设计在分析精度上明显优于传统分析系统,全部测试样本的电能供需比值都能够被控制在1.1之内,可以为电力企业节省大量的电能损耗。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年15期）
杨帆,周敏,戴超男,曹军[7]（2019）在《基于人工智能算法的催化裂化装置汽油收率预测模型的构建与分析》一文中研究指出基于某石化企业的LIMS(Laboratory information management system)及DCS(Distributed control system)系统中的工业生产数据,结合工业经验中已知的影响催化裂化产品收率的重要因素,通过分析监控指标与实际汽油收率的相关性,筛选出与汽油收率的正负相关性较高的分析指标。在此基础上,基于梯度提升决策树GBDT算法构建了催化裂化汽油收率的预测模型,并预测了相应的汽油产率。结果表明:由GBDT算法构建的汽油收率预测模型预测结果的准确率为98.9%,R~2系数为0.236,平均绝对误差为0.531%;模型预测结果与实际汽油产率相比,误差率小于1%,表明构建的模型能精确预测催化裂化装置中汽油等产品收率,有助于在实际生产中优化催化裂化装置的操作条件,从而进一步提升催化裂化装置的经济性能。(本文来源于《石油学报(石油加工)》期刊2019年04期）
张炜,李艳[8]（2019）在《基于多智能体遗传算法的电力网络重构方法分析》一文中研究指出电力网络重构对于舰船电力系统十分关键,针对传统遗传算法的电力网络重构效率低,稳定性差等缺陷,设计了基于多智能体遗传算法的舰船电力网络重构方法。首先分析当前舰船电力网络重构的研究现状,并采用供电负荷最大化作为目标函数,建立舰船电力网络重构的数学模型,然后引入多智能体遗传算法对舰船电力网络重构的数学模型进行求解,最后进行舰船电力网络重构仿真测试。结果表明,本文方法的舰船电力网络重构问题求解时间短,可以快速找到最优舰船电力网络重构方案,而且找到最优舰船电力网络重构方案的成功率要高于其他方法,具有一定的实用性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年14期）
张帆[9]（2019）在《人工智能时代下算法歧视的法理分析和法律规制》一文中研究指出算法作为人工智能的核心,随着人工智能技术的迅猛发展,不仅决定着人工智能的自主决策,而且也融入到我们的日常生活之中。算法技术带给人类机遇的同时也带来了一些风险,如算法歧视现象越来越凸显。因此,当算法歧视与人类理性价值发生碰撞时,所带来的问题值得我们警醒。但归根结底对算法歧视的法律规制还是要回到对人的规制上来。是以文章在弱人工智能的语境下,分析了算法歧视带来的风险和冲击,从人工智能的两个要素——算法和数据入手,分析算法歧视的起因、危害、治理困境。立足现有的法学理论基础,论述反对算法歧视的法理价值依归,尝试从法律的角度对算法建立可行的规制机制,以减轻算法歧视的不良影响,并对算法的发展进行良性的引导,使算法支撑下的人工智能更好的造福人类。(本文来源于《广州大学》期刊2019-05-28）
陈敏[10]（2019）在《群智能算法搜索分析和投资组合问题研究》一文中研究指出群智能是一类算法的统称,它是指人类受到自然界中各种生物群体行为的启发,通过对这些智慧行为进行模仿来找到更好的寻优策略。随着科学技术的进步,一些传统的优化方法已经无法有效地求解现实中复杂多变的问题,尤其是NP-hard问题,为此,越来越多的学者开始采用多种群的群智能优化算法来进行求解,并且表现出了显着的优势,尤其是在工程应用和科学研究领域,群智能算法越来越受到学者们的重视。Espezua等学者提出了 8种(4组)交叉遗传操作,并对每对操作可能覆盖的搜索区域大小给出定性的结果,但并没有任何的定量证明。本文对其中6种实数编码交叉操作的两两探测区域进行了定量对比分析,给出了两两搜索区域大小比较的解析结果,证明新的交叉操作与相应的原有交叉操作在保有收敛性的同时具有相对的广邻域性,从而从理论上证明了遗传算法具有保持群体多样性和较好算法性能的内在原因。针对差分进化算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,本文提出一种融入聚类分析的差分进化算法。首先,利用聚类分析方法将差分算法的种群进行聚类分类,抽取代表元个体,利用新的个体来替换原种群中的较差个体,去除种群中的冗余信息将种群进行优化更新,从而使得整个种群可以快速准确地收敛于全局最优解。最后本文利用MATLAB进行模拟仿真,在CEC2005测试函数库上面进行了模拟实验,结果表明加入了聚类分析策略的差分进化算法不仅可以有效地抑制早熟收敛、提高了收敛速度,还有着简洁高效、鲁棒性强等特性。投资组合问题属于非线性规划问题,传统的算法无法有效求出最优解。本文采用新提出的基于聚类的差分算法求解均值-VaR模型,采用外罚函数方法处理模型中的不等式约束,将其转化为较容易求解的无约束优化问题,选取雅虎财经中的50支股票进行实证分析,数值结果表明,该算法在求解投资组合问题上取得了良好的效果,解的结果在满足了投资目标和约束条件的基础上,同时反映了投资者之间不同种类的收益风险需求,且具有较好的实践性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-27）
智能算法分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
智能变电站的出现为大数据的收集、管理提供了技术支持,也为二次设备缺陷数据的关联性分析提供了丰富的数据样本。首先,在此基础上建立了智能变电站二次设备缺陷数据模型。其次,根据智能变电站缺陷数据模型特点对Apriori算法进行了改进,降低了算法的时间复杂度和内存占用量。最后,以某市一年的智能变电站二次设备缺陷数据为例,通过改进的Apriori算法挖掘缺陷数据各个属性之间的关联性并对关联规则进行了分析。研究表明,该方法能够分析缺陷情况,寻找二次设备薄弱环节,为缺陷巡检方式的制定和检修策略的制定提供支持。与传统Apriori算法相比,改进算法的时间复杂度较低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能算法分析论文参考文献
[1].张志.新媒体环境下基于数据分析和人工智能算法的大学生阅读行为研究[J].广州广播电视大学学报.2019
[2].陈勇,李胜男,张丽,鲁浩,戴志辉.基于改进Apriori算法的智能变电站二次设备缺陷关联性分析[J].电力系统保护与控制.2019
[3].闫梦秋,冷迪,刘威.基于物元分析的智能电网异构无线网络负载均衡算法研究[J].通信电源技术.2019
[4].李亮亮.高速列车受电弓视频监控智能分析算法的应用[J].铁道车辆.2019
[5].李继广,董彦非,孙俊磊,屈高敏,张天阳.智能算法的发展与分析[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[6].章劲秋,俞阳,朱君,赵洪莹,嵇友浪.基于GMDH算法的电力供需量智能分析系统设计[J].电子设计工程.2019
[7].杨帆,周敏,戴超男,曹军.基于人工智能算法的催化裂化装置汽油收率预测模型的构建与分析[J].石油学报(石油加工).2019
[8].张炜,李艳.基于多智能体遗传算法的电力网络重构方法分析[J].舰船科学技术.2019
[9].张帆.人工智能时代下算法歧视的法理分析和法律规制[D].广州大学.2019
[10].陈敏.群智能算法搜索分析和投资组合问题研究[D].北京邮电大学.2019