二维CAD板材自动排料系统

为实现不同类型零件排料过程的自动化，本文提出了适用于多种类型零件排料算法，并对所提出的算法和零件数据存贮，显示、绘制等模块的数据结构，进行了探讨和研究，在此基础上，研制了一种用于解决不同类型板材零件的排料系统－ＣＡＳ系统采用了友好用户界面和结构化程序设计技术，因此具有良好的用户接口界面和可扩充功能。     

自动排料CAD 系统中人机交互布局的实现

本文着重介绍了在排料ＣＡＤ系统中人机交互方式实现优化布局的方法及用户接口的数据结构。人机交互模块，作为自动排料系统的有益补充，使排料布局更为优化。     

计算机辅助板材排料系统的研究

分析了板材排料问题的实质，提出了一种板材排料的算法，并在此基础上开发出计算机辅助板材排料系统的软件。结果表明，该系统软件能很好地解决板材排料中矩形件板材的利用率、排料速度和加工工艺等有关问题。     

基于非等值初始量蚁群算法的矩形优化排料

为提高矩形排料的板材利用率并节约求解时间,提出了非等值初始量蚁群算法,并应用于矩形优化排料问题。在蚁群算法初始信息素量赋值过程中引入矩形面积和长宽比因素以增大各矩形初始信息素的差别,加快算法收敛速度;同时对传统蚁群算法的信息素更新规则作适当改变,以便于信息素快速更新,缩短求解时间。采用改进的最低水平线法作为排料方法,能充分利用已产生的闲置区域,减少板材浪费。对比实验的结果表明,与传统蚁群算法和其他几种典型算法相比,本文算法能进一步提高板材利用率,且求解时间较短。     

两阶段启发式算法在矩形件排样中的应用

针对定制式木门家具生产过程中板材资源利用率低和常规启发式排样算法得到的排样结果切割工艺复杂的问题,采用启发式排样和优化排序相结合的方式,提出了两阶段排样方式和遗传算法相结合的组合式矩形板材排样算法。以两阶段排样方式为基础,通过对排样过程中物块摆放时会遇到的5种情况分别给出对应处理方案,提出了两阶段启发式排样算法,同时利用改进的遗传算法进行板材组号的排序优化。测试结果表明,该文算法取得了98.11%的最高资源利用率,算法输出排样方案的板材切割工艺得到了优化,提高了实际生产中板材切割的生产效率并降低了生产与时间成本。     

冲裁参数计算、排样及板材下料的优化设计

本文介绍了利用微机对冲裁参数计算、排样和板材下料进行辅助设计的一种实用程序。对生产中常用的排样方法设计了各自统一的数学模型，编制了图形输入、参数计算、信息化处理、图形输出检验、排样优化、以及冲裁最优排样与板材最优下料图形的显示与打印程序。并列举了几个排样实例，使材料利用率明显提高，本程序采用ＢＡＳＩＣ语言编写，运行于ＰＣ系列微机上，通用性强，使用方便可靠，可以适用于各种冲压零件的排样。     

用同源ANC技术提取金属跌落物冲击信号

引入同源ＡＮＣ的概念，并提出改进的变步长的ＬＭＳ算法ＥＶＳ，建立基于ＥＶＳ算法的同源ＡＮＣ系统，成功地提取了在小信噪比下测得的金属跌落物冲击信号。     

MADALINES人工神经网络及快速学习算法研究

在研究ＭＡＤＡＬＩＮＥＳ人工神经网络中心差梯度学习算法（ＣＤＧ）的基础上，提出了一种加速中心梯度学习算法（ＳＣＤＧ），给出了该算法收敛性的证明，在计算机上模拟实现了ＳＣＤＧ算法且分析了实验结果，理论分析与实验均表明，ＳＣＤＧ算法较之传统的ＣＤＧ算法，收敛速度提高了二个数量级以上。     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

自适应噪声对消中的ELMS算法及其变步长算法

基于对ＬＭＳ算法的研究,提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构,分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能,还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证了新算法的优越性．     

英语词典义项排列的基本原则与发展趋势

词典的义项通常需要遵循一定的排列原则和方法，本以英语词典为例，探讨义项排列的基本原则与发展趋势。词典义项排列的三种基本原则分别为：历史发展原则、逻辑联系原则和使用频率原则。这三种基本原则各有其优缺点。随着事物的不断发展，词典的义项排列方法也在不断地有新的发展，一部词典要采用何种主要的义项排列方法取决于词典的宗旨和服务对象，由于三种基本排列原则各有优缺点，事实证明各种方法的相互取长补短、综合运用是词典义项排列的主要发展趋势。     

异形断面箕斗的可行性分析

通过对提煤箕斗提升容器外形形状的改进和提升容器在井筒断面中布置的论述，提高了土井井筒断面的利用率，从而相应地缩小井筒净断面积，或增加提升容器的载重量，可减少矿井建设投资，提高矿井提升运输能力。     

二维板材圆形件剪冲的四块排样算法

针对二维板材圆形件剪冲下料问题,提出一种基于四块排样方式的下料算法.这种排样方式将一张板材划分成四个块,在每块中排放具有相同长度和方向的条带;条带中排放若干行同种圆形件.构造排样算法生成单张板材上圆形件的四块排样方式,首先确定圆形件在条带中的布局;然后构造递归算法生成条带在块中的布局;最后采用隐式枚举算法确定板材的最优四块划分.采用列生成算法调用上述排样方法生成多个不同的排样方式,按照单纯型原理择优选择一组排样方式形成下料方案,并对小数解进行圆整操作.使用文献例题和实际生产实例将本文算法与文献算法进行对比,结果表明: 本文算法下料方案板材利用率比四种文献算法分别高0.49%, 0.32%, 6.04%和1.50%, 计算时间能满足实际应用需要.     

资源强制限定时工期最短方案的确定方法

本文提出了在资源严格限定条件下,工期最短方案的一种新的确定方法。利用优先系数进行工程的安排,不仅使工期最短、资源利用率最高,而且还采用试探调整法使工程尽可能地连续施工。     

舰船特装器材多目标优化配置方法

 针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。     

关于高等代数与解析几何分与合的几个问题

论述了把高等代数与解析几何合并成一门课的意义及其内在的合理性。对这两门课面向21世纪教学的基本要求提出一些看法和建议：通过本课程教学,要把二者有机地揉合在一起。注意两门知识的交互应用,改革传统的教学模式,加强基本概念、基本理论的教学,加强逻辑推理方面的训练,激发学生的求知欲,培养他们的探索精神,逐步学会运用几何与代数相结合的方法分析问题,解决问题,在潜移默化中树立和锻炼创新意识。     

浅谈如何做好妇幼卫生档案的编研工作

以妇幼工作中大量的原始业务档案为编研基础,围绕妇幼工作中的核心业务,对原始档案进行收集、整理、汇总,建立本单位的档案系统,同时利用先进的计算机技术对档案中的信息进行整理,把大量散乱的原始信息编研成有序、分类整齐的数据,从而系统直观地利用档案为各级各部门的研究与决策提供准确的档案信息.     

基于双三次插值算法的集成电路在线检测快速模板匹配

为了解决目前电路板缺陷检测视觉识别系统对多目标识别检测过程实时性差、识别效率低,甚至出现无法识别等问题,首先对集成电路板图像按一定比例进行双三次插值算法处理,并在该基础上创建模板图像,然后进行归一化积相关匹配快速地识别检测出目标的大概位置,最后以双三次插值算法缩放比例值还原目标在原图像中的位置,从而精确识别检测出的目标。实验结果表明:该算法能达到100%识别,运算时间比传统算法快2～11倍,可见该技术提高了检测效率,具有很好的实用性。     

有限维状态冲突算法及应用研究

根据有限维冲突状态原理，通过对排课过程中出现的关于教师、时间、教室和教学班级之间的多维冲突分析及对这些冲突的复杂度削弱研究，提出了网络环境下高校综合排课算法；同时依据此算法可以对学校的教育资源的可用度进行评估，为高校的管理提供了科学的决策依据。     

基于端到端时延保证的紧急分组优先算法

提出了一种能够提供端到端时延保证的多跳问时延协作Crossbar调度算法(紧急分组优先算法)。该算法以分组头中记录的剩余时延为权重对分组进行调度，通过控制分组在各跳上的时延不但能够保证分组的端到端时延，还能够平衡不同跳数分组的端到端时延。算法还能够使路由器避免维护每个流的状态信息以及对单个流进行复杂的队列管理和调度，由此增加了路由器的可扩展性。计算机仿真表明该算法具有较高的资源利用率，较低的端到端时延和时延抖动以及较低的分组丢弃率等特点。