中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

储油罐模型的静态倾斜试验及理论分析

为研究地震破坏中储油罐损坏与罐体翘离的关系，设计了储油罐模型在不同地基上的静态倾斜试验，分别采用梁的小变形法和非线性有限元法，建立了储液罐翘离反应的力学模型，并进行储油罐翘离静力分析．结论为：非线性有限元法与梁的小变形法计算结果接近；软基上罐的翘离量大约是硬基上的2倍多，但硬基上罐壁轴向压力约为软基上的1．1～1．4倍；容量3000m^3及小于3000m^3的高罐比大容量的矮罐受翘离的影响大．     

VOCs在土壤孔隙中扩散模型的适用性

为研究污染物在土壤多孔介质中迁移性质，建立了一种可快速测定非保守性污染物在土壤孔隙中有效扩散系数的新方法，采用了土柱扩散实验研究挥发性有机物(VOCs)在土壤中的有效扩散系数．根据多孔介质为干燥和含水体系将挥发性有机物分为保守性和非保守性两种类型的扩散组分，建立了不同的迁移模型方程进行过程描述，并提出了迁移方程的一维解析解，对三氯乙烯和苯在砂土体系的研究表明，利用土柱扩散实验测定挥发性有机物的有效扩散系数的方法可靠，同时表明采用经验扩散模型描述非保守性组分的扩散时应考虑适用范围，孔隙中气相体积含率低时，Millington模型和Collin模型适用性较好，且Collin模型更优一些，当气相体积含率很高时，则应考虑应用Marshall模型和Penmen模型。     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

亚式期权在跳扩散模型中的定价

研究了一类跳扩散模型中亚式期权的定价问题,得到了关于算术平均亚式期权的一个简单而统一的算法,并 用偏微分方程的技巧将其定价问题归结为一个与路径依赖量无关的一维积分-微分方程的求解问题.     

汽车座椅有限元建模与计算

采用“壳 -体单元相结合”的方法建立座椅计算机辅助分析 (CAE)模型 .利用Ansys软件计算了座垫弹性 ,与座椅试验的力 -变形曲线对比 ,以验证建模与材料定义的正确性 .另外还利用正面模拟碰撞中乘员的运动响应 ,分析了座椅材料的软硬程度对乘员伤害指标的影响 .     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

高校实验室仪器设备采购的管理质量评审模型

针对高校实验室仪器设备采购中存在的问题,尝试构建一个有关采购的管理质量评审模型,将评审指标量化.该模型是评审采购工作质量的一项新举措,可信度较高,具有可行性.     

美、日人力资源管理模式中的企业文化研究

本文通过剖析美、日两国在人力资源招聘与录用、使用与日常管理、教育与培训、薪酬与福利待遇、管理人员的选拔与任命等主要环节上管理模式的差异，指出美、日两国在人力资源管理工作中的企业文化特征，为我国人力资源管理工作的建设提供借鉴。     

计算结构可靠指标的循环逼近法

基于几何原理,建立了可靠指标的新优化模型.对于任何类型变量,该模型均无需计算其当量正态分布的平均值和标准差.将循环筛滤思路引入到该优化模型中,提出了循环逼近法.经算例验证,该算法简便实用,可以快速逼近并确定验算点、求解可靠指标,且具有令人满意的计算精度,为结构可靠指标计算提供了新的有效途径.