基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

用遗传算法模拟复杂最优网络的自然涌现过程

为了模拟复杂最优网络从树演化到完备图的整个过程，解决现有邻接节点编码方法只适用于低密度网络，而传统的交叉变异方法又有大量不可行解的问题，提出了基于三角阵的变长基因编码方法和段间交叉、段内变异平衡的交叉变异方法．该编码方法只记录对称邻接矩阵中三角阵的信息，反映了无向网络的所有可能变化，因而编码串长度适中，网络边数不需限制，可以模拟网络从树到完备图的整个演化过程．段间交叉只交换节点一级近邻的连接方式，段内变异平衡对边进行重绕，这既符合遗传算法的要求，又保证了网络的连通性．模拟结果表明，与邻接节点编码和传统交叉变异方法相比，所提方法适用范围更广，收敛速度较快．     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

动态近似熵快速算法在心率变异研究中的应用

提出了一种动态近似熵的快速算法,只要较短数据就能表现信号的非线性特征,并大大缩短了计算时间.对心率变异性分析中静卧-行走实验采集的R-R间期信号进行了动态近似熵分析,描述了心率调节作用的动态变化,反映了受试者生理状态的改变与心率变异的无序性.     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

二部图上的K1,m划分问题

 考虑了二部图上的|V|-K_1,m划分问题.首先利用网络最大流与网络最小费用流算法给出了赋权二部图上该问题的1个多项式算法,然后证明了:不考虑二部图上的权重或w是一固定常数时,该算法的复杂度为O((|V|+|U|)³.最后证明了:赋权二部图上最小最大|V|-K_1,m划分问题是NP-难的.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。