"静磁场中通过无限大平面的磁通量恒等于零"在特殊对称性磁场中的应用

论述在静磁场中，如何运用“通过任意无限大平面的磁通量恒等于零”的结论，求解某些特殊对称性磁场中的磁感应强度B，为求解静磁场中该类问题提供了一种新的方法．     

不定方程sum from i=1 to n (x_i)=multiply from i=1 to n(x_i) 的因数分析解法

引入了不定方程正整数解的有关性质的引理和定理,并在此基础之上给出了求解该不定方程的所有正整数解的因数分析解法.     

逆向联系与产业集聚的互动作用

伴随经济全球化的不断推进 ,跨国公司基于自身的战略需求 ,在一定的产业集聚性区域中寻求建立逆向联系 ;与此同时 ,逆向联系的形成与延伸 ,直接作用着发展中国家的产业集聚进程 ,并使其呈现出有别于传统集聚的全新特征。为此 ,有效地选择、利用和促进有利的逆向联系 ,就需要兼顾多方面的关系     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

用三维局切面族逼近法实现逆向精确造型

在某点邻域构造初始三维局切面，以黎曼图表示局切面间的邻接关系，用欧几里德最小生成树实现局切面的法矢一致化，再用步进立方体法进行轮廓追踪，最后用能量函数法优化初始网格。该逆向造型方法除点的三维坐标外无需任何附加信息即可确定离散点蕴涵的拓扑信息，适于精确地反求具有任意拓扑结构的原型体。     

基于遗传算法的人工神经网络优化设计

提出遗传算法新的编码方案，用于全局优化神经网络拓扑结构和权值参数，解决了神经网络拓扑结构的难确定性和权值训练的长时性问题，并且在遗传操作中采用自适应代沟的替代策略，改善其求解效率，获得了良好的优化结果。通过仿真实验显示了该算法的快速性和有效性。     

目标数量折扣下的供应链协调分析

目前国内一些行业的公司在销售渠道中常用目标数量折扣的契约模式。本文通过一个两阶段一对一的供应链模型分析了在这种契约下供应链的协调性，以及它对供应链利润分配的影响。最后针对某品牌型号的手机进行了实证分析。     

投标合谋环境下产业升级的逆向演化研究

投标合谋行为已成为全国性、多领域的群体性违规问题,其存在不仅对我国经济造成了巨大损失,同时也阻碍了行业的健康有序发展.为研究投标合谋行为自身演化规律及其对产业发展的影响,给相关的监管和治理提供参考,本文基于复杂适应系统理论,运用NetLogo多主体仿真平台构建招投标系统并进行演化仿真,最后运用SPSS对所得数据进行回归分析,探索在市场封闭、单纯开放市场、有条件开放市场3种市场情景下合谋比例与报价比例对产业演化过程和结果的影响.研究表明:投标合谋行为会产生"逆向淘汰"效应,不利于降低行业成本,最终导致产业升级逆向演化;合谋行为存在"自我强化"现象;合谋行为会提高合谋者生存几率,但无助于其资本积累;单纯开放市场无助于产业升级,必须配合反合谋审查;现实中应重点对报价比例为0.1到0.3的单位进行合谋审查.     

家电连锁企业配送中心逆向物流工作分析

S家电连锁企业近几年在国内市场发展迅速,该企业成功的原因之一就是拥有完善的配送系统。本文分析了该企业配送中心逆向物流作业中的另约收货和退货的工作流程。     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性，属于NP（non?deterministic polynomial）难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场，以最小化总翻箱次数为优化目标，考虑翻箱对装船连续性及效率的影响，基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型，设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性，以随机决策为基准，将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明，贝位堆存状态不佳时，常见的规则决策不一定优于随机决策；逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验，收敛至最小翻箱次数的概率更高，且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数，可实现装船时堆场翻箱智能决策。