基于隶属度-遗传神经网络模型的水质综合评价

针对水质综合评价问题,提出了基于隶属度-遗传神经网络的水质综合评价模型.水质综合评价模型对反向传播神经网络初始权值和阈值用遗传算法优化,并将隶属度的概念引入遗传神经网络,以便确定水质污染影响因子和水质等级.以苏帕河梯级电站水质监测数据为例,对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法提高了运算精度,减小了全局误差,均方误差降低至6.337 14×10-5,用于水质综合评价合理、准确,有其独特的优越性.     

一种求解容量制约下交通网络流模型的新梯度方法

容量制约下的交通网络流模型是一个非线性规划问题，表现为在路段容量约束条件下的用户均衡网络的优化，这个模型能够描述交通网络的拥挤特征．容量制约下的交通网络流模型可以转换成传统的用户均衡模型的形式，为此对于任意一个给定的结点对，定义了一个新梯度，这个新梯度等于所有使用路径的费用的均值．利用新梯度的特征，并结合惩罚函数方法，可以获得容量制约下的交通网络流的解．数值实验表明所提出的方法表现出优良的收敛性能．     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

动态小生境遗传算法在多模函数优化中的应用

提出一种基于动态小生境技术的自适应遗传算法．算法的进化过程中，通过物种的辨识和保存过程确定小生境的峰值，引入个体趋向于高适应度的方向这一控制参数控制搜索的方向，采用自适应调整种群距离的方法控制搜索的范围，大大提高了搜索效率．仿真试验表明，该算法能够很好地保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，适合求解复杂多峰函数优化问题．     

海陆联测的大地电磁数据处理与综合解释

结合研究区雷州半岛的实际地质情况，通过在陆上布置磁道，近岸的浅海-潮间带海水中布置电道，实现了海陆电场和磁场分离同步采集的大地电磁勘探，填补了海陆地震空白带．通过建立针对性的地电模型，利用正演模拟方法校正了海水对陆地测点的畸变效应影响，并通过大地电磁二维反演以及重力和磁力数据的正反演计算，进行了综合地质地球物理解释，证明了海陆联测数据的采集、处理和解释效果．     

基于标准正交基的随机过程展开法

建议了一类基于标准正交基的随机过程展开方法．提出此方法的主要目的，在于希望能用少量的独立随机变量来反映随机过程的主要概率特性，以便为工程结构的随机动力响应及可靠度分析奠定基础．该方法是在随机过程相关特性或频谱特性的基础上，预先指定标准正交基的形式，通过随机向量的相关分解对展开系数实施正交化，它在形式上等价于Karhunen-Loeve分解法．研究表明，随机过程正交展开所需独立随机变量的数量，主要取决于随机过程的频谱特性与持续时间，同时与标准正交基的选取也有一定的关系．     

企业核心能力评价系统及其层次模糊综合评价方法

结合企业核心能力的内涵、特征和构成，建立了企业核心能力评价系统，并运用层次模糊综合评价方法对企业核心能力进行综合评价．     

实践教学课程体系质量的综合评价研究

通过对高职实践教学课程质量进行量化分析，建立了高职实践教学课程体系的评价指标体系，利用模糊综合评价法对课程体系进行了评价，通过层次分析法（AHP）给出了各因素具体权重的计算方法，并进行了实证分析．     

前馈神经网络复值盲均衡算法的研究

提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点     

多输入多输出系统特征模发射最小化误码率优化功率分配

在多输入多输出系统特征模发射设计中,基于最小化误码率准则优化发射功率分配问题没有简单的闭式解,求解方法有通用优化算法(如内点法)和Q函数契尔诺夫近似功率分配法.前者计算量大且不能理论分析,而后者只能获得近似功率分配解.文中将此约束优化问题的解用W主分支函数表示,将其转化为求解关于W函数的问题,提出了W函数求解法.利用W函数的简单求解算法,所提出方法能获得更精确的优化功率分配解.数值模拟结果也显示,该方法获得了较其他求解方法更低的系统误码率.