文化算法模拟文化进化过程，在实现个体进化的种群空间基础上，构建信度空间，用于对进化过程中有效隐含信息的挖掘和利用。该双层进化机制为进化计算中的知识引导提供了通用框架，已证明能有效提高算法性能，并被成功用于解决诸多实际复杂优化问题。文章介绍了文化算法基本原理，从提取知识类型角度详细阐述了算法研究进展，总结了其在不同领域的应用，并展望了算法未来可能的研究方向。

首先介绍了微电网的产生背景，并对微电网进行定义。其次，在对比了各国微电网的研究进展现状......

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义。

迁移学习，分类，总结，发展

分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势

首先给出了主题网络爬虫的定义和研究目标；然后系统分析了近年来国内外主题爬虫的研究方法和技术，包括基于文字内容的方法、基于超链分析的方法、基于分类器预测的方法以及其他主题爬行方法，并比较了各种方法优缺点；最后对未来的研究方向进行了展望。

深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点，其已在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索推荐等领域展现出了巨大的优势，并且仍在继续发展变化。为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展，把握深度学习技术当前的研究热点和方向，本文针对深度学习技术的相关研究内容进行综述。

由于障碍物的存在，矿井等定位场景中普遍存在非视距传播现象，引起定位信号的折射、反射、衍射和散射，导致测距误差增大，进而影响目标定位精度。分析了非视距传播对TOA（Time of Arrival，到达时间）、TDOA（Time Difference of Arrival，到达时间差）、AOA（Angle of Arrival，到达角度）、RSSI（Received Signal Strength Indication，接收强度指示）等定位方法的影响，并从非视距传播的识别、非视距传播误差的抑制、非视距传播的利用及非视距场景下的定位方法设计4个方面对现有文献进行综述。对于非视距传播的识别，重点探讨了残差检验法、误差统计法、能量检测法、神经网络算法和几何关系；对于非视距传播误差的抑制，主要分析了基于滤波的方法、基于半参数的方法、基于能量检测的方法及基于数据库的方法；对于非视距传播的利用，重点综述了提高定位系统鲁棒性及基于误差学习和匹配的方法；对于非视距场景下的目标定位方法设计，分为视距与非视距混合场景及纯非视距场景2种情况进行综述。探讨了目标定位中非视距传播研究的新方向：通过多种定位技术的融合

本文综述了将医学领域知识引入疾病诊断、病变、器官及异常检测、病变及器官分割等深度学习模型的研究进展。

有关网络性能参数测量佳运用，网络的业务规律、性能行为模式需要通过测量掌握，采集、分析、解释 测量数据是网络流量、拓扑、行为建模分析的基础和验证手段，工nternet流量的 自相似性、nItenret拓扑的幂率分布等重要规律都是通过网络测量发现的。 、，