修正BFGS方法的收敛性

本文证明了在解无约束最优化问题时超线性收敛的BFGS方法,经修改后,应用于求解非线性最小二乘问题时,仍具有超线性收敛的性质。     

基于知识的管理决策优化方法研究

简单勾画出了决策分析发展的历程,并从决策的概念及其优化方法入手,对基于知识的智能模拟优化决策方法和基于知识的优化决策方法的研究进展概况进行了综述,重点介绍了基于知识的管理决策优化方法研究情况。作者认为实施定性分析和定量分析相结合的基于知识的决策优化方法,势必将成为目前管理决策的主要途径。     

一个修正的Hooke-Jeeves方法

本文考虑不用导数信息求解无约束优化问题的方法.对于求解无约束优化问题的带有离散步的标准Hooke-Jeeves方法,目标函数值有可能在其加速步中增大.本文修正了标准HJMDS的加速步,保证了目标函数值在修正的带离散步Hooke-Jeeves方法的加速步中不增.然后,采用修正的带离散步Hooke-Jeeves方法设计了一个新算法.数值试验结果表明,修正的带离散步Hooke-Jeeves方法与带离散步的标准Hooke-Jeeves方法相比,其函数值计算次数明显减少,因而本文给出的修正的带离散步Hooke-Jeeves方法比带离散步的标准Hooke-Jeeves方法更为有效.     

数学思想方法在大学数学教学中的应用

本文以“化归方法”和“类比推理”为例,详细论述了数学方法在大学数学教学中的应用,以此来培养和提高学生综合应用已有的数学知识、数学思想方法解决实际问题的能力。     

运用类比方法建立数学模型

本文提出了建立数学模型的美比方法，考察了其作用、运用及其局限。     

基于分层进化寻优的塔机结构有限元模型修正

采用分层优化策略,运用进化寻优算法实现结构有限元模型的优化修正.根据设计变量对有限元模型影响的区别将其置于节点层与截面层分别执行进化寻优,两个层次的进化寻优交替进行直至问题收敛.建立了某型塔机的参数化有限元模型,根据实测的风致振动响应识别的模态参数采用所提出的方法对塔机的有限元模型进行了修正.修正结果表明,该方法可以有效地实现塔机的有限元模型修正,且修正计算效率高于对应的基于整体策略的修正方法.     

一种多目标规划寻优方法

通过对多目标规划优先级分配传统方法及其不足之处的探讨,提出了一种可使得各个目标尽量达到最优的多目标规划优先级分配方法。该方法已应用于企业生产经营计划决策支持系统,取得了满意的效果。     

增强并行均匀序贯寻优方法及其全局寻优性能研究

对均匀序贯寻优技术的全局寻优能力进行了研究。为提高均匀序贯寻优技术对多峰、奇异函数的全局极值的搜索能力, 将动态抽样技术引入到均匀序贯寻优过程中。并用遗传算法中有代表性的实例验证了该方法的全局搜索能力。     

物理教学与类比方法

探讨中学物理教学如何应用类比方法,并指出应用类比方法要注意的几个问题。     

基于案例的信息系统设计方法

目的 提出一套基于案例的信息系统设计方法及实现技术,为大型信息系统的顶层设计提供一个有铲的支撑环境。方法 在案例库和综合信息库的支持下,运用基于案例的推理机制快速实现系统设计方案,并通过随机Ｐｅｔｒｉ网技术对原型方案进行分析评价。结果与结论 提出的方法能有效地支持以网络结构设计和资源配置为主的信息系统顶层设计,弥补了以支持软件系统开发为主的传统设计的方法的不足,适用于各类基于计算机网络的信息系统总     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 ,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能     

基于移动Agent的个性化学习系统

针对学生学习过程中个体的差异,着重探讨了智能代理技术和基于案例推理在个性化学习中的应用,给出一个基于移动智能代理的网络化学习环境,讨论了该学习环境的体系结构、工作过程、推理机制、主要功能及其实现机制,最后利用Aglet移动Agent平台对系统进行了实现.     

实例推理和规则推理在CAD中的集成研究

基于实例的推理（CBR）和基于规则的推理（RBR）是知识工程中两类实用有效的推理方式，其逻辑学基础是类比推理和演绎推理。在复杂内、病态结构的设计问题求解中，上述两类推理方式都得到了广泛而独立的应用。提出一种将CBR与RBR集成的方法，即根据设计过程中各阶段的特点，灵活使用实例推理和规则推理策略去解决工程设计问题， 可提高设计问题求解的效率和有效性。     

基于实例推理(CBR)在客户关系管理(CRM)中的应用

提出了将基于实例推理技术应用到客户关系管理中,介绍了客户关系管理中实例的表达、检索、修改、存储等4个环节的实现方式和关键技术,得到一种适用于企业客户关系实例足够丰富的情况下,高效实现客户关系管理的方法。     

基于案例推理的ICU应急诊断方案生成系统

依据应急诊断治疗的医学知识和实践经验，综合运用了案例推理、模糊推理、缺省推理等方法，建立了能迅速生成重症监护治疗方案的推理模型，对重症监护病房中的多种危险病症采取病因和病症相结合的诊断思路，实现了推理机的设计，建立案例推理、模糊推理、缺省推理相结合的ICU应急诊断方案生成原型系统。该系统将人工智能技术和ICU医学知识相结合，为信息技术在生命科学中的应用做了有益的探讨。     

基于分布智能传播的自动故障管理

提出一种新的基于分布智能传播的自动故障管理系统(AFMDIP),该系统采用人工智能和网络分布管理技术,引入协作代理,提高了系统数据采集能力.代理用神经网络和事例暂存库进行告警收集、分类和事例管理.域内的故障首先由代理进行诊断,域内不能解决的问题将提交给管理中心.管理中心综合考虑各个域的信息,进行基于事例推理的故障诊断,并将事例传播到代理中.后续的类似故障将由代理直接完成诊断,提高了故障管理的效率,达到了信息和事例共享的目的.实验证明,AFMDIP有效降低了管理中心的带宽消耗,提高了在大范围多故障情况下的故障诊断速度.     

基于分步事例推理的排除工艺故障决策

根据机械加工中积累的、排除各种工艺故障措施的历史经验,可以建立排除各种工艺故障措施的事例库,当某类工艺出现故障需要排除时,就可以通过快速搜索已有的事例来辅助决策。针对事例库大、工艺描述属性多的情况,提出了基于分步事例推理的方法,能够有效提高搜索效率、降低决策风险。     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

支持大批量定制的层次需求建模方法

提出了一种支持大批量定制的需求模型及其相应的需求分析方法,按照产品实现过程中的不同形态将产品生命周期内的需求信息分成不同层次,提高产品实现过程中需求信息的可追溯性和产品信息的重用性,并通过电梯产品对文中方法进行了验证。