魏高思：科技投资还有多少瓶颈要克服

“我的职业生涯，花了30年，只做了一件事，就是投资中小型企业，特别是在技术领域。”硅谷银行董事长魏高思说“，在这个方面，中国成功地克服了很多瓶颈，但还有不少瓶颈要克服。”     

一种智能型实时测量方法的研究

根据外推估值和智能自学习的思想提出了一种旨在克服检测元件量测惯性的实时测量方法，详细阐述了该方法的原理，推导了有关计算公式，给出了算法流程框图，并用单片计算机开发研制了一种新型的智能实时测温仪，结果表明，该测量系统能有效地克服检测元件的惯性时延，实施了实时测量。     

遗传编程在无量纲指标构建中的应用

为克服传统无量纲指标构建方式的缺点，将遗传编程引入于无量纲指标的构建中，通过对原始参数重新组合优化，从而形成新的指标，并根据分类效果直接进行选择，最终获得了最佳参数，该方法克服了传统方式的盲目性，简便易行，同时将获得的优化指标应用于滚动轴承状态识别中，得到了良好的识别效果。     

无机膜分离除尘器自动控制系统设计

描述了新研制的无机膜除尘器的工作原理和控制要求，针对该除尘器的特点，为了克服以前采用接触器、继电器控制的缺点，采用可编程控制器重新设计了控制系统，经过实践证明，该系统克服了以前的控制系统的控制不准确、电磁阀误动作、易损坏流量计、控制工艺参数设定不方便等缺点，取得了较好的控制效果。     

母犬的生殖障碍与克服

本文综述了母犬发情周期及有关生殖生理研究文献，从繁育管理、发情周期特征、发情期最适交配时间测定、激素分泌异常测定、解剖结构异常、细菌及病毒感染等方面专题讨论了母犬生殖障碍病因及克服方法，提出了繁育管理是克服生殖障碍关键环节的论点。     

用修正学习曲线测算井段的钻井时间

将学习曲线与传统的分段方法结合起来，既克服了分段法中不考虑涫产效果的缺陷，又克服了学习曲线中不能灵活调整的缺陷，形成两种方法的优点叠架。用学习曲线测算井段的钻井时间，其前提条件是：各井段的钻头选型基本相同，井段直径相同，所窗帘莛的地层相同。     

如何克服高职学生厌学心理

本文通过对引导高职学生克服厌学心理的研究，提出了高职学生学习中存在的具体问题，教师怎样理解高职学生学习中的抵触心理，以及教师如何引导高职学生克服学习抵触心理的一些具体做法，对今后高职院校教学的动态管理具有一定的借鉴作用。     

幼儿恐惧、自卑心理的观察及教育策略

拳文通过了对幼儿的观察，论述了，克服幼儿恐惧、自卑心理的对策。     

浅析背越式跳高训练中克服恐惧心理的具体措施

在背越式跳高训练中，由于自身素质、训练方法等园艺，学生容易出现恐惧心理，因此，加强对学生恐惧心理的克服，具有十分重要的作用。文章就背越式跳高训练中克服恐惧心理的相关问题进行探讨，首先对背越式跳高中产生恐惧心理的原因进行分析，然后提出加强恐惧心理克服的有效对策。     

现代远程教育的现状及利与弊

本文阐述了国内外现代远程教育的现状，深入分析了其利弊，最后提出了克服弊端的对策。     

一种改进的非支配排序遗传算法

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高, 未采用精英策略, 需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果.     

基于多目标遗传算法的发动机进排气系统优化

采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对一单缸汽油发动机的进排气系统进行了优化,以解决该发动机加装触媒催化剂后中速段扭矩明显下降的问题.首先选取发动机进气和排气系统作为优化对象,分析了进、排气管长度、直径等单个变量对发动机扭矩的影响;以发动机在4 500 r/min和5 500 r/min处的扭矩最大为优化目标.运用改进的NSGA-Ⅱ方法进行了多目标优化,优化后的发动机在保证高低速扭矩的同时恢复了中速段扭矩.结果表明,进、排气管长度、直径等对发动机扭矩的影响区域和影响程度都不相同,简单地调整单个变量很难同时满足多个优化目标,而通过加入精英保持策略和去除重复个体算法的NSGA-Ⅱ方法能够在多维区域内快速有效地搜索Pareto解集,实现多目标优化.     

加入局部搜索的非劣分层多目标遗传算法

针对非劣分层多目标遗传(NSGA)本身所存在的局部搜索能力和易早熟的问题,鉴于模拟退火算法的局部搜索能力强和在解决易早熟问题上的优势,提出了加入局部搜索的多目标遗传算法及适用于多目标优化的模拟退火局部搜索算法和跳转准则,即在NSGA的每一代个体中的1层、2层非劣解附近进行模拟退火局部搜索.该算法能够提高非劣分层多目标遗传算法的效率,弥补了遗传算法中局部搜索能力差、易早熟的缺点.最后给出的仿真结果表明了这种算法的有效性.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

基于改进NSGA2的航空运输优化

为了降低航空运输过程中产生的燃油成本,同时最大程度地满足指挥人员提出的保障需求,根据运输飞机在行动中需要运输的人员物资数量及目的地位置,建立追求航次最小飞行成本并考虑时间约束的飞行速度优化模型,运用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)对飞行速度进行优化选择。设计算例实验,比较其与传统NSGA2算法在计算性能上的区别,用以验证结合了修饰算子与改进的初始解生成策略的算法的有效性。结果表明,改进算法的求解精度和准度均能达到要求,且在相同精度上改进的NSGA2算法能够节省25.38%的时间,显著改变飞行速度优化的结果,提高了航空运输的效率。     

改进的NSGA2算法在航空活塞发动机装配中的应用

针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象,提出一种新的解集评价指标：种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略,改进了多目标优化NSGA2 (non-dominated sorting genetic algorithm-2)算法。以装配合格率和装配精度为质量评价指标,建立选择装配多目标优化模型。引进近邻搜索算子,克服NSGA2算法局部搜索能力的不足。以某型号航空活塞发动机装配为例,优化结果以Pareto边界集表示,结果表明算法改进之后非支配解集的多样性和收敛性均得到了提高。     

基于人工智能负载估计系统的磁浮列车垂向振动主动控制

提出了基于人工智能负载估计系统的磁浮列车悬浮系统主动控制方法。给出单点悬浮数学模型,并基于劳斯-赫尔维兹判据证明该模型开环不稳定;考虑负载特征和实时悬浮变化,利用多层人工神经网络对悬浮系统控制量的输出进行主动控制;采用非支配排序遗传算法(NSGA)对系统参数进行优化。结果表明:所提出的控制方法具有较好的鲁棒性,在较大负载扰动时仍然能够保持相对较小的误差。     

基于Species机制的多目标遗传算法

多目标优化算法设计正在成为当前进化算法领域的一个研究热点.考虑将最初用于多峰优化的Species机制引入到多目标遗传算法中,通过借鉴现有多目标算法的相关思想,设计并提出了一种新的Species方法,包括基于Pareto最优性和拥挤度思想的Species种子确定策略及适应性的Species构造策略.一组标准多目标测试函数的仿真实验结果表明,提出的基于Species机制的多目标遗传算法表现出比经典的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)更好的性能.     

多目标城市道路交叉口信号配时优化算法研究

采用细胞传输模型对城市道路的交通流进行建模,提出了该模型中各项交通流运行指标的计算方法.将交通流模型嵌入到多目标优化算法中,替代以往传统的目标函数,采用非支配排序遗传算法NSGA II(none-dominated sorted genetic algorithm II)进行多目标的求解.通过算例分析不同输入条件和控制策略下的优化结果及与其他类似配时计算方法的比较,证明了此算法的结果较令人满意.     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。