非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

搅拌式光生物反应器培养紫球藻的条件优化

研究在光生物反应器中搅拌速度、通气量、光照强度和装液量对紫球藻生长的影响.实验结果表明:在摇床培养过程中,紫球藻的生物量和胞外多糖随着三角瓶装液量的减少而增加.通过正交试验对搅拌式光生物反应器的三个培养条件通气量、搅拌转速和光照强度进行优化,获得搅拌式光生物反应器培养紫球藻的最佳条件为通气量120L/h、搅拌转速200r/min和光照强度5000lx,在该条件下紫球藻的生物量为2.548g/L、胞外多糖557.2mg/L.正交试验分析表明,三个培养条件中通气量对藻生物量和胞外多糖含量的影响最明显.通过采用DPS软件对正交实验结果进行二次多项式模型分析和拟合,以生物量和胞外多糖为指标建立回归模型,得到相应的优化条件和预测值.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

用MATLAB实现冲击压实机动力参数的多目标优化

根据冲击压实机冲击轮下落阶段的运动分析及冲击轮动力参数的多目标优化模型[3],运用MATLAB软件对其进行优化处理,化多目标优化问题为单目标优化问题,解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解,使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善,水平方向上速度的变化幅度减小,由2.4%减为1.2%;垂直方向上冲击速度得到较大的提高,由1.8m/s增加到2.83m/s。     

含时微扰论中波函数和能级修正的算法

利用级数展开的方法讨论受到含时微扰时体系的能量和波函数的算法，并考察光学Stark的移动。     

一类矩形切割的优化模型

研究了工业中常遇到的先将原料板切割成加工拼板后，再将拼板切割成单元板的一类矩形板材切割问题，此类问题归结为二维排布的双层优化，针对单元板在拼板上和拼板在原料板上的4种不同排布情形，建立了统一的非线性整数规划模型，根据问题的特点，给出了该模型的一个化双层优化为单层优化的求解算法，实际应用中，该算法能在数秒钟内按工艺要求给出最优切割方案，与传统方法相比，料板利用率常可提高5％～10％．     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于改进的遗传算法求一元非线性方程的根

对求优化问题的标准遗传算法加以改进，并利用改进后的遗传算法求一元非线性方程的根，数值模拟表明，在染色体的长度控制在6-8的情形下，不仅不依赖函数的性质和初值的选择，而且可快速求出方程的高精度的根。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后，结合临床数据的特点，建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。