偏心激振器的计算机辅助设计

利用常规方法计算激振器时，需要反复试算，因此，效率低，劳动强度大，且计算结果不精确。本文提出利用随机离散搜索技术，对偏心激振器进行计算机辅助计算，计算速度快且计算结果更加合理、可靠。     

直线电机电磁机构中磁场与电磁力的有限元分析

本文采用有限元数值计算方法对直线电机电磁机构部分进行磁场计算，阐述磁场的分布状况，并在此基础上，计算直线电机的电磁吸力，对磁场计算与磁路计算作了比较分析。     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

水电站群补偿调节计算的非线性网络流法

提出了水电站群补偿调节计算的一种新方法──非线性网络流法，该法以独特的寻优模式，显著地提高了计算速度；并提出了一种新的寻找最短路径的方法。利用水电站群与群之间水力的弱联系，将非线性网络流法与水电站群补偿调节计算的启发式方法相结合，缩小了计算规模，进一步提高了计算速度，克服了启发式算法自身的不足。理论分析和计算结果表明，文中提出的方法在计算速度和计算规模等方面，具有传统算法不可比拟的优点。     

大型鼠笼异步机起动性能的计算

采用二维涡流场有限元法计算小型异步电动机起动电流及转矩，已可满足工程要求，但对于大型电机，由于转子端部结构复杂，端部漏阻抗计算值不准确，使起动电流及起动转矩计算误差较大。直接计算三线电磁场，变量过多，费用太大，不易为工厂接受。为此作者提出一种新的二、三维结合的简化模型。它可分离出端部漏阻抗，代入考虑定、转子铁心非线性的二维涡流场程序进行计算，可获得误差小于１０％的计算精度，而机时与内存比直接三维场的计算少得多。对两台电机进行了实际计算，与实测值比较，精度较高。文中还对转子温度对起动参数的影响作了分析计算。     

矿山图形处理软件若干计算方法

本文介绍了矿山图形处理软件中常用的计算方法，包括矿体边界描述，闭合范围面积计算，样品搜索和任意范围矿体面积计算等，对计算方法的精度进行了讨论。     

网格计算的应用

介绍了网格计算的概念，实现网格计算的关键技术以及现实中网格计算工作。根据目前网格计算发展的现状，对网格计算需要解决的问题作了阐述，并对网格计算技术在我国的应用前景作了分析。     

圆锯片振动模态的准确解

通过对Ｂｅｓｓｅｌ函数的精确数值计算，对普通圆锯片在不考虑离心惯性力效应时的频率方程和振型函数分别进行了精确的求解和计算，得到了锯片振动模态的准确解，为了检验计算结果的正确性，又用有限单元法计算了１例，两种方法的计算结果吻合。另外，本文还通过计算证明了钢材泊松比的变化对锯片振动模态的影响很小．其计算结果可供锯片设计时直接查取。     

MCNP/4B在MOX燃料临界计算中的应用

说明MOX燃料元件在核燃料循环过程中的意义及采用的计算方法．介绍了计算所用的实验资料，在此基础上，采用蒙特卡罗计算程序MCNP／4B计算了MOX燃料实验堆的有效增殖系数，在计算结果的基础上评价了MCNP／4B在MOX燃料实验堆计算中的有效性．同时在计算过程中引入一种建立输入卡的技巧．最后，讨论数据库对计算结果的影响，并分析了计算结果和实验值之间的误差来源．     

状态空间精细法计算弹性地基板的动力响应

采用状态空间精细法计算弹性地基板的动力响应量。对空间域采用有限元计算，对时间域采用状态空间精细法。在计算过程中，不解线性方程组，直接进行精细迭代计算，程序简单，效率高。给出２个数值算例，对数值结果与直接积分法进行了比较，其计算结果比较接近。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

求解二维波动方程初边值问题的显隐混合校正并行算法

提出了一种基于区域分解法的显隐混合校正并行算法．通过对二维波动方程的数值试验，发现该算法具有无条件稳定性，其数值计算结果与整个区域上采用隐格式的计算结果相当，计算精度明显好于Kuznetson算法和改进的Kuznetson算法，计算时间也比Kuznetson算法和改进的Kuznetson算法的时间少，且小于隐格式计算时间的一半．     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

一种改进的SVM算法及其在证券领域中的应用

根据传统的SVM算法原理，提出一种新的基于连续的和过程化的SVM算法，该算法在分类结果上不再局限于两类分类问题的离散情况，是一种支持向量的动态选择算法．将该算法应用于证券领域中，结果表明该算法是有效且正确的．     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。