6篇关于智能算法的计算机毕业论文

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基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台

这是一篇关于数据管理平台,老年人健康数据,智能算法,微服务架构,Spring Cloud,设备管理的论文, 主要内容为近年来,随着社会经济的发展与技术的不断进步,人们的寿命越来越长,我国已经进入了老龄化社会。老年人的日常起居一直是生活中的一个基本问题,特别是健康管理和活动监护方面,其既是老年人的日常生活需求,也是晚年生活的必要保障。因此,从老年人身体健康指标等角度进行分析,研究如何通过可用的手段更好地满足老年人以及特定用户的需求,并制定相关策略,对于改善老年人的生活质量具有重要意义。在上述背景下,本论文的研究目标是搭建基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台,从数据收集、数据整合及智能算法数据分析多个角度让平台响应更高效,为用户提供有价值的服务。其中采用随机森林算法和神经网络语义分割算法对收集到的健康数据和场景画面进行实时监测和身体状态分析,提高了平台对用户身体状态和环境风险的判断能力。完成的主要工作包括:一,分析了数据管理平台与微服务架构的技术现状,依据使用者角色应用背景重点分析了业务需求和平台逻辑架构,明确了平台的设计与实现目标。设计了基于Spring Cloud Alibaba的微服务系统架构,定义了系统业务需求与性能需求。在主架构的基础上开展了平台系统功能模块设计、系统算法设计、平台数据库结构设计以及非功能性模块设计,并根据业务功能需求和高扩展性,细化了各个模块的设计内容。二,研究了健康数据管理平台的微服务架构整体实现过程:通过角色管理用户权限的方式实现安全访问,同时搭建了服务注册与发现、服务链路监控等微服务治理环境,对各个功能模块进行开发;使用MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)物联网传输协议搭配消息队列以及Spring Gateway的方式作为网关服务的实现;健康数据服务实现了数据收集、上传解析以及数据存储持久化的功能;智能算法处理服务运用随机森林算法处理数值计算型数据,对收集的健康数据进行计算与预测,同时提出基于多重金字塔融合的语义分割算法处理场景画面图像数据,对身体状态、位置信息及危险情况等进行实时监测,帮助平台更好地判断使用者所处环境与身体健康状态;设备管理模块实现了各硬件设备管理、信息上传等控制性功能;还实现了平台缓存、动静分离等非功能性模块。总体平台基于Spring Cloud Alibaba架构实现,同时采用My SQL做存储,Redis做缓存,Docker进行环境搭建部署。最后通过自上而下的业务逻辑需求分析与设计,实现了数据收集、数据分析以及数据监控可视化的系统性平台。三,通过所搭建的测试环境对平台进行功能性测试与压力测试,结果表明本文设计的老年人健康数据管理平台具有良好的可行性与可扩展性,实现了老年人健康数据收集、健康状态判断与画面监控、数据分析等功能,能够对提升数据管理方面的信息化、现代化水平发挥积极有效的作用。

视频推荐系统的智能算法分析与设计

这是一篇关于视频推荐,蜂群智能算法,强化学习,BP神经网络,智能算法的论文, 主要内容为随着互联网信息技术在全世界范围内的迅速发展,人类已经逐渐步入信息过载的时代,导致了互联网信息很难及时被感兴趣的用户发现,信息的消费者也很难从众多的数据中找到自己真正感兴趣的内容。因此,针对用户兴趣进行网络信息推荐成为目前研究的热门课题之一。随着网络视频技术的发展、视频信息的不断丰富,如何从浩瀚的视频中,为用户推荐感兴趣的视频内容,为本文的研究重点。本文通过用户信息、视频信息、用户对视频的评分信息等数据为用户推荐感兴趣的视频,重点分析基于BP神经网络的视频推荐智能算法的优缺点,提出基于蜂群智能算法优化后的BP神经网络和基于强化学习的BP神经网络的智能视频推荐算法,将这些智能算法加入到视频推荐系统中,以实现提升视频推荐系统推荐效果的目标。本文主要工作包括:针对目前视频推荐系统中数据庞大、样本空间复杂的问题,通过分析样本中数据属性之间的相关性,应用主成分分析法(PCA)对视频推荐系统中样本空间进行降维,采用主成分数据来表示原始数据,达到减少BP神经网络输入层神经元个数的目标,降低了视频推荐算法的复杂度。针对基于BP神经网络视频推荐算法容易陷入局部极小值,收敛速度慢的问题,提出蜂群智能算法优化后的BP神经网络视频推荐算法,利用蜂群智能优化算法对神经网络的权值进行优化,避免BP神经网络在网络权值上随意性选取导致推荐系统陷入局部最优、收敛速度慢的问题,实现全局最优的视频推荐系统。针对基于BP神经网络视频推荐算法中网络隐层节点结构难以确定的问题,提出基于强化学习智能算法的BP神经网络视频推荐算法,通过强化学习智能算法来调整神经网络隐层的结构,增删隐层节点的数目,达到最优化的网络隐层结构的目标,实现提升视频推荐算法精度的目标。为验证基于智能算法优化后的BP神经网络视频推荐效果,本文采用Movielens数据集对算法进行验证,并利用准确率、均方误差、混淆矩阵、交叉熵损失函数等评估参数对实验结果进行综合评估,实现提升视频推荐效果的目标。

基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台

基于着色旅行商问题的多搬运机器人的调度与协调的应用研究

这是一篇关于着色旅行商问题,任务调度,智能算法,路径规划,多机系统协调的论文, 主要内容为为应对电商的蓬勃发展所带来的电商仓库中的货物分拣作业量的急剧增长,各大电商都已大量部署“播种式”分拣机器人完成货架的整体搬运,其中多机器人的搬运任务调度主要依据就近原则,尽管简单易行但却影响了多机器人系统能力的充分发挥,优化调度的空间很大。多搬运机器人系统的任务调度与协调问题本身计算复杂性极大,是NP难的,这在一定程度上限制了分拣系统的建设规模,目前单一系统的最大规模受限于300台左右。另外,目前国外已研发成功“摘桃式”逐件存取货物的拣选机器人,但其集群调度、路径规划、协调控制等关键技术正等待研究探索。分拣与拣选场景都迫切地需要夯实多机器人搬运系统任务调度与路径规划的技术基础,研发高效的建模技术和求解算法。对此,本文以着色旅行商问题(Colored Traveling Salesman Problem,CTSP)理论为主要基础,统一研究分拣和拣选两种场景下的多搬运机器人任务调度、路径规划与协调控制方法。具体研究内容与成果如下:首先,研究了多搬运机器人的任务调度问题的CTSP建模与求解。分别将多分拣机器人、多拣选机器人的任务调度问题建模成两类CTSP,给出了用于求解CTSP的遗传算法(GA)、萤火虫算法(FA)、变领域搜索算法(VNS)智能算法,并提出分组并行求解策略实现了在很短时间内完成大规模搬运机器人的任务调度。大量仿真实验研究的结果表明,分拣与拣选两种场景下,VNS的调度结果远优于就近原则,VNS在10s内实现对500辆搬运机器人、50000个任务的优化调度,已超出现有最大单次调度规模。然后,研究了电商仓库中的搬运机器人的路径规划问题。介绍了电商仓库环境并采用栅格图法建立了电商仓库的栅格电子地图,实现了基于Dijkstra算法和改进A*算法的路径规划方法。仿真实验表明,改进A*算法在路径优化和时耗方面都胜过Dijkstra算法,可优先采用。最后,研究了多搬运机器人系统协调问题,并开发了多搬运机器人调度与协调仿真软件。文中将多搬运机器人各种路径冲突归并为基本的两辆机器人之间的相向冲突、相交冲突、追及冲突三类,通过赋予车辆不同优先级、延时等待、路径重规划三种主要操作,建立了路径冲突化解策略。分析了多搬运机器人拥塞、死锁原因,提出以优先级为依据的多搬运机器人的路径占用和放弃策略,实现死锁、拥塞的逐步消除。最终形成整合了路径冲突、死锁、异常情况的多搬运机器人系统协调算法。利用开发的仿真软件,检验了提出的基于CTSP的调度方案、路径规划算法和协调方案的有效性并展现了方案的较高的整体效能。