基于泛布尔代数的GDP利率宏观调控算法

国民经济GDP的宏观调控是复杂的系统工程，由于系统的制约因素较多，具有不稳定性。目前货币政策的利率调控是世界各国调控的主要措施，不少学者从不同的角度作出了一些探讨。本文从泛布尔代数的思想体系出发，给出了控制的模型并设计了新型逻辑控制算法，对GDP的控制进行了仿真分析。仿真结果表明，该控制算法较好地反映出控制的时间和力度，为GDP的利率科学调控提供了比较系统的数学理论依据。     

线性约束情形下Zoutendijk可行方向法的改进

本文首先介绍了线性约束情形下的Zoutendijk可行方向法,包括其原理以及算法步骤;其次用MATLAB程序对实例进行了验证,发现了Zoutendijk方法的缺陷;最后提出了Zoutendijk的改进方法,并再次对实例进行了验证,结果显示此改进方法确实很有效。     

城市供水管网爆管事故的计算机关阀

从当前供水管网的实际情况出发,对目前供水GIS系统中关阀分析从原理到算法层面进行了探讨,提出了用面向对象的思想来建立管网拓扑关系和阀门控制关系,从算法和从业务上来解决爆管事故处理关阀方案的优化的解决思路,并将该方法应用于实践。     

杉木二代家系区域选择

我国第一批杉木二代家系区域试验黄山试点３９个家系幼林阶段的调查分析表明，二代家系具较高生产力水平，但家系间差异显著，在二代家系中再选择、推广，仍具有较大的增产潜力，其中１６个家系树高、胸径、材积的遗传增益期望值分别达６．２２％～１１．４３％、８．８６％～２５．３６％和２１．４３％～５３．７６％，家系间生长量与抗雪压倒伏能力极显著相关，为杉木生长性状与抗雪压能力开展联合选择提供了可能。     

美洲黑杨新无性系干形性状遗传变异初步研究

对９ 年生美洲黑杨新无性系的圆满度、弯曲度、利用率、节子数和树皮厚度等５ 个干形性状进行了调查，并对各性状的遗传变异进行初步研究。结果表明，调查的５ 个干形性状在杨树无性系间变异十分显著；各性状的遗传力较高（０４３８ ０ ～０７７５ ３） ，干形高度受遗传控制；弯曲度、节子数及树皮厚度等３ 性状遗传变异系数较大，圆满度和利用率２ 性状变异系数较小；杨木单板利用率的高低与树干弯曲度和树皮厚度遗传上有密切的关系，但与节子数相关不密切。同时利用指数分析法对杨树新无性系干形的优劣进行了综合评价。     

基于BP神经网络的政府投资工程委托代建风险分析与评价

代建制是目前各地正在探索的一种新型建设管理模式，它能有效地实现投资、建设、管理、使用职能四者分离的目标．本文对政府投资工程实施代建制的风险来源进行了分析，建立了三层前馈神经网络模型，根据BP算法调整其权值和阀值，进行系统训练并结合输入数据，最终得到风险估计系数，以输出值作为决策依据，为政府投资工程的风险分析提供了一种结合现代算法的新思路．     

WLAN中基于二次曲线的MAC退避算法

本文提出了一种基于二次曲线的无线局域网MAC退避算法QIQD (Quadratic Increase, Quadratic Decrease).QIQD通过分段二次曲线计算数据帧碰撞冲突后增大竞争窗口的倍乘因子和数据帧成功传输后减小竞争窗口的倍除因子,从而能够降低碰撞概率和提高信道利用率.仿真实验表明,QIQD能够有效降低站点之间的碰撞概率,增加系统整体的吞吐率,同时增强站点之间的公平性.     

多输入多输出系统的加权多模型自适应控制研究

针对单入单出系统设计的加权算法无法在多输入多输出系统中得到较好的控制效果,对加权多模型自适应控制中的加权算法进行研究,并设计矢量与标量两种加权算法,研究多变量系统中标量以及矢量权值对系统的影响.同时,对加权算法中的误差性能指标进行研究,选取不同的误差性能指标,研究不同误差性能指标对权值收敛速度的影响.通过Matlab搭建Simulink仿真模型,对加权算法进行仿真.仿真结果显示,采用定常系数的误差性能指标的标量加权算法能对多输入多输出系统做出理想的控制效果.     

学习资源推荐服务平台的构建及实现

智能的学习资源推荐服务不仅能提高在校大学生获取资源的效率,更能提高他们的学习兴趣及自学能力。采用一种改进的推荐算法来设计学习资源推荐策略,并通过S2SH轻量级J2EE框架技术和Ajax技术对其实现。实验表明,所开发的学习资源推荐服务平台不但推荐结果准确,而且性能良好,达到了预期目标。     

遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型

随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。