一种配电网潮流简化算法及其实现

为了解决采用传统的方法进行配电网潮流计算所面临的实际困难，介绍了一种配电网潮流简化算法，结合配电网的辐射型树状结构，采用了二叉树理论和递归的方法，实现了此算法，并通过实际算例表明了提出的算法的精确性，大大简化了配电网潮流计算的计算量，节省了计算的时间和空间。此算法在计算网络改变运行方式的潮流计算时，其计算时间会更小。     

单隐层感知机神经网络对权扰动的敏感性计算

为使MLP神经网络对权扰动的敏感性计算算法更符合实际需求，提出一个不依赖隐层向量相互独立假设的敏感性计算算法。该算法通过自底向上依次计算单个神经元和单个层的敏感性来获得整个网络的敏感性，并采用数值计算方法给出敏感性的数学表达式。以UCI数据集为基础，验证该算法的计算精度，结果表明该算法得到的敏感性理论值能较好地逼近敏感性的模拟值。     

跨赤道航行的简单算法

航迹计算是利用数学公式解算船舶航行中航向，航程与船舶位置的关系问题，不同的方法适用的条件不同，精度也不一样，为此，在对跨赤道航迹计算算法进行分析的基础上，提出了解这类问题的简单算法，分析了算法的适用范围和精度，并通过实例进行了验证，该算法为计算手段较欠缺，却又需要快速计算的场合提供了很好的解决问题的方法。     

Takens-Bogdanov分歧点的数值计算

本文构造分裂迭代算法用于计算Ｔａｋｅｎｓ－Ｂｏｇｄａｎｏｖ分歧点，该方法将减少计算的工作量和占用的内存，并且以可调节的速度线性收敛，数值计算说明了算法的有效性。     

基于DtN映射和三次样条逼近的二维分段均匀波导的算法

基于DtN映射的双向传播算法是计算具有二维分段均匀结构波导的最有效的算法之一。本文发展了一种新的计算DtN映射的算法，该算法主要利用三次样条函数逼近来计算每一均匀段上的DtN映射。此方法可以直接解析地表出需计算的特征值与特征向量，直接给出一阶导数的计算公式，减少了近似计算过程，从而减少计算误差。另外，它对解的光滑性要求较低，因此具有更好的适用性。本文给出的Cost 268 modeling task算例表明，这种基于DtN映射的三次样条函数逼近算法是一种高效的算法。     

矿井通风网络风流控制的实用算法

介绍矿井通风网络风流控制的一般性结论、基本数学模型和计算方法，指出了常规计算方法的不足，提出了一种能够避免大量矩阵运算、适用于实际通风网络的新算法，其程序简单，计算时问省，并结合实例阐述了算法原理。     

频繁序列模式更新算法

在分析了频繁序列模式更新算法关键技术的基础上，提出了一种快速的增量式更新频繁序列模式挖掘算法FUFSPA，该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来减少本次挖掘过程中的时闻开销．另外，针对频繁序列模式挖掘中支持数计算的复杂性，提出了一种基于二进制形式的支持数计算方法，该方法只需进行一些“或”逻辑运算操作，将该方法用于序列模式挖掘中支持度（数）的计算，可以进一步提高算法的执行效率．实验结果表明算法FUFSPA是可行和有效的．     

求解常微分方程的加速Runge—Kutta方法研究

本文改进了加速三阶Runge—Kutta算法的系数求解方法，该方法尽可能地满足了误差方程。加速Runge—Kutta算法减小了计算误差，与同阶标准Runge—Kutta算法相比，每一时间步可以少计算一个函数值。数值实验表明，新格式可以有效地降低节约时间。     

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高，易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题，将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中，为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先，根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法，分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法，建立经典算法与量子算法之间的映射关系；其次，在确定相应量子算法及步骤关系的基础上，构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路，提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法；最后，根据构建的量子线路，结合雷达回波信号，制备相应的量子态，输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明：相较于经典稀疏成像算法，基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时，大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。     

双重网格的Lattice Boltzmann方法

针对均匀网格的Lattice Boltzmann方法（LBM）计算效率较低的不足，引入有限差分方法（FDM）中双重网格算法的基本思想，结合LBM在连续流场上变量也连续分布的特点，推导出双重网格的LBM。这种算法充分利用粗、细两种网格各自不同的优点，加快了收敛速度，提高了流场的计算效率。通过模拟二维Poiseulle流动和后台阶流动两个算例，证明双重网格算法的计算时间明显地少于均匀网格算法的计算时间，计算结果正确可信。     

一种渐开线齿轮横截面积的精确算法

根据渐开线齿廓的曲线方程，运用数值计算方法和CAD技术，得出了一种渐开线齿轮横截面积的精确计算方法。实测结果表明，该算法可靠实用，计算精度高，是一种值得推广的齿轮横截面积精确算法。     

水平集方法中曲线跟踪算法的改进

水平集算法是一种解决曲线演化问题的有效方法，它能够解决一般方法难以处理的拓扑结构变化问题。在水平集算法中，跟踪曲线经过一步演化后的当前位置是一个很重要的步骤，它直接关系到下一次演化计算的精确程度，以往采用的跟踪算法一般是步进方格（Marching Square）算法，这种算法中存在计算重复问题。本文根据图像中曲线跟踪的特点，改进了步进方格算法，减少了其中的重复计算。实验表明，这种改进的算法具有简单实用的特点。     

水电站群补偿调节计算的非线性网络流法

提出了水电站群补偿调节计算的一种新方法──非线性网络流法，该法以独特的寻优模式，显著地提高了计算速度；并提出了一种新的寻找最短路径的方法。利用水电站群与群之间水力的弱联系，将非线性网络流法与水电站群补偿调节计算的启发式方法相结合，缩小了计算规模，进一步提高了计算速度，克服了启发式算法自身的不足。理论分析和计算结果表明，文中提出的方法在计算速度和计算规模等方面，具有传统算法不可比拟的优点。     

人工神经网络在电力系统网损计算中的应用

以人工神经网络为基础，提出一种用于电力系统网损计算的新算法。该算法不需写出输入与输出间复杂的映射关系，经过训练可实现任意复杂映射，从而大大减少了计算量，提高了计算速度，使计算精确度大有改善。实例计算表明了该方法的可行性。     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

一种新的矩形网格生成等值线算法

提出了一种利用数据关联表生成矩形网格等值线的算法。该算法的优点是计算效率高，避免了以往等值线追踪算法起始点选取困难、网格出口边判断复杂的问题。算法的追踪结果精度取决于等值点的计算方法，其精度是可控的。这种算法原理可以扩展应用到三角网格的等值线方法中。     

谐波计算的一种解耦算法

从电力系统谐波潮流计算的线性算法和非线性算法出发，提出了谐波潮流的一种解耦算法，改变常规非线性算法中将基波潮流与谐波潮流联立迭代的方法，使两者分立求解。解决了线性算法精度不高的问题，同时也避免了常规非线性算法方程维数大，计算量大，占用内存多，收敛不可靠的问题。     

基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

结合改进的免疫算法和最小二乘法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法。该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数，能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象。改进的免疫算法针对RBF网络的特点，采用基于矢量距离的亲和度计算方法，克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷。将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性。     

松弛因子方法在二维水坝溢流计算中的应用

把松驰因子方法应用在二维水坝溢流计算中，在有限元自动生成系统的帮助下，把松驰因子方法应用在计算势函数模型中并得到数值结果。借助一个现有势函数模型的迭代算法，在每一步迭代中运用有限方法，加以驰因子使算法更稳定更快。最后，给出计算结果。     

可靠性分析的并行不交和算法

不交和算法是计算网络可靠性的有效方法，到目前为止，基于这一方法已经开发出多种算法，提出了对这些不交和算法实行并行化的通用框架。基于这个框架，在工作站网络上实现了CAREL不交和算法的并行化版本。实验结果表明，这种方法效果很好，几乎得到线性加速。