A ROBUST DECOMPOSITION OF LINEAR PROGRAMMING USING A GOAL-PARTITIONING METHOD

The Dantzig/Wolfe linear programming decomposition algorithm has had important economicinterpretations as well as a widespread impact on solving large scale linear programming problem.Inthis paper we consider a similar underlying structure,where however there is only one couplinginequality or equation.With this simplification,we demonstrate how to achieve an equitable partitionof the overall coupling resource to individual subproblem constraints through a simple iterationprocedure which appears to be very efficient.     

不对称D—A反应区域选择性及其理论解析

本文以教学研究为基础,系统研究不对称D—A反应区域选译性规律,并运用前线分子轨道理论,采用图解量子化学方法予以理论解析。     

硅、铋离子鉴定方法的探讨

本文对现用叙材中硅、铋离子的鉴定方法进行了改进,改进后的鉴定方法既简单快速,又灵敏可靠.     

算子子空间的D_σ~(n)(r)性质的一个充分条件

给出了一个确定算子子空间具有性质D_σ~(n)(r)的方法。     

双间隙加速管设计中几个问题的研究

对加速管的放电或击穿与绝缘环，电极材料，极间距离和真空度等因素的关系进行了分析，为加速管的设计提供了依据。以此研制的加速算运行正常。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

社会主义道德建设的系统辩证思考

社会主义道德建设要用系统辩证的眼光来认识 ,要遵循系统辩证论的基本规律来推进和完善