油菜育种选择指数的建立与应用

利用层次分析与功效函数，提出了一种构造多目标综合育种选择指数的新方法，并以油菜的品系选择为例，构造了油菜育种选择指数，预测效果，连优与育种方向，该方法较各种多元分析与通径分析更为适合育种需要。     

工程项目风险的多维功效函数评价方法研究

在回顾风险评价概率方法和模糊逻辑方法优缺点的基础上 ,将风险因素特征的多维性 ,即风险概率、风险损失、可预测性、可控制性及可分担性 ,纳入了风险分析过程 ,提出了风险因素的多维特征向量描述概念 .然后建立了风险因素评价的多维功效函数评价准则 ,能对具有多维特征的风险因素进行风险度评价 .根据多维功效函数评价准则对风险因素的风险度排序 ,能使风险管理者从管理全局的角度认识风险、管理风险 ,促进积极风险响应措施的建立和实施 .最后给出了用多维功效函数评价方法进行工程风险评价的应用实例     

灰色聚类方法在植物栽培气候区划上的应用

本文根据灰色系统基本理论,结合实际聚类问题,提出了新型功效函数——指数型功效函数,并首次将其应用于陕南秦巴山区47个县关于栽培西洋参适宜气候生态条件区划上,取得了一定的成效.     

关于Bent函数的一些研究

利用布尔置换，构造了一种新的Bent函数，并对这类布尔函数的构造进行了研究，发现利用Bent函数的满足扩散准则的特性和布尔函数非线性度的中间结果可以构造出两类函数形式简单的，满足高次扩散准则的、具有较高非线性度的平衡布尔函数，从而拓宽了Bent函数的应用领域。     

一个三阶非线性系统的李雅普诺夫函数的构造

文章用能量度量算法构造了一个非线性系统的李雅普诺夫函数,从而研究了它的全局渐进稳定性.     

一类三阶非线性系统的全局稳定性

构造了一类三阶非线性系统的李雅普诺夫函数, 得到了其零解全局渐进稳定的充分性准则, 推广了文献中的大部分结果.     

能行可计算性函数渐进优超等价类的可达性质

利用理想计算机URM关于能行可计算性函数的定义以及渐进分析的方法对能行可计算性函数进行分类后，建立了能行可计算性函数渐进优超等价类子结构，并通过引进可达性概念研究能行可计算性函数渐进优超等价类之间的关系，证明了任何一致无界能行可计算性函数渐进优超等价类都具有强不可达性质。此成果对算法复杂性函数渐进优超等价类数学结构的进一步研究有一定参考价值。     

对处理多目标规划问题的评价函数法的探讨

本文探论了利用功效系数构成一个“评价函数”,用以均衡多个目标,并评价多目标规划的优化情况。本文对这一个处理多目标规划的行之有效的方法给予了严格的论证。     

一个F.Smarandache函数与最大素因子函数的均值计算

在F.Smarandache函数S(n)及真因子序列｛qd(n)｝的基础上,构造并研究了∑n≤x(S(qd(n))-(1—2d(n)-1)p(n))2的一种均值性质,利用初等方法和素数定理证明了关于一个算术函数与最大素因子函数的混合均值问题,并给出了它的一个较强的渐进公式.     

一个四元组合问题的研究

从1到13这13个正整数中任意取四个(可以重复),构成一个四元组合.对每一个四元组合,任意选用 ,-,×,÷及表示二元运算顺序的括号可以构成大量的算式.本文给出了:A.枚举全体四元组合的算法;B.枚举某个四元组合全体算式的算法.用这两个算法对二十四点游戏的基本特征进行了研究,并用列表法给出共有1820个自变量值的功效函数.这个功效函数为进一步研究二十四点游戏建立了基础.     

基于排序集挑选抽样的分位数符号检验

针对传统的符号统计量只能检验中位数的弊端，提出检验总体分位数的基于排序集挑选抽样的符号统计量。并通过分析挑选抽样与均衡抽样的Pinllan相对效率，具体给出不同分位数的最优抽样，弥补了排序集抽样在检验极端分位数上的不足。     

关于渐近中位无偏估计的渐近效率(英文)

本文在几种重要的分布族中,给出了渐近中位无偏估计的渐近效率的一种定义。给出了如下一些结果：在单参数族中,提出了构造渐近有效的渐近中位无偏估计的一种方法,在具有共同支撑集的分布族中,论证了渐近中位无偏有效估计与ＢＡＮ估计之间的等价值;而在非共同支撑集的截断族中,对一般的参数向量函数构造了它们的渐近中位无偏估计,并且计算出了它们的渐近效率。     

基于最优神经网络的电路测试方法研究

在数字电路最优神经网络模型的基础上,研究基于该模型的电路测试生成方法.首先获得了多输入基本门电路的最优神经网络能量函数的一般表达式,然后对这种测试方法的原理、实现步骤、以及加速测试的措施等进行了详细研究.结果表明以最优神经网络模型为基础的电路测试方法在测试生成的速度方面快于其它类似方法,如基于Hopfield神经网络的电路测试生成,具有较好的应用潜力.     

人工湿地不同功能区除氮效果比较

通过对湿地不同功能区——沉淀池、潜流区和表流区的现场观测,并采用线性回归方法分析观测数据。比较各功能区除氮效果的差异。研究发现沉淀池除氮效果不明显,但在该区内,有机氮可能发生矿化作用而转变为氨氮;有植物系统的潜流和表流区除氮效果较为明显,其中表流区除氮效果优于潜流区,该区活跃的植物生长及微生物作用有效地降解、消减了各形态的氮。针对污染物的化学组分,选用合适的功能区,并加以串联组合,将有助于提高综合去污效果。     

耦合共振无线电能传输系统最大效率跟踪控制

耦合共振无线电能传输系统发射端与接收端距离小于某一特定值时,共振频率将发生变化,传输效率将大大降低.为了保持接收端实时以最大效率运行,本文提出一种耦合共振无线电能传输最大效率跟踪控制方法.该方法根据耦合共振无线电能传输效率特点引入粒子群优化策略(PSO),通过迭代求解粒子适应度函数,获得全局最优解,实现系统最大效率跟踪控制.研究表明,所提方法能够找到不同距离下最大传输效率对应的系统谐振频率,使无线电能传输系统电能接收端以最大效率运行.     

基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析

为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测模型的全局近似精度,并利用Kriging模型来捕捉预测模型局部特征的能力.采用最小角回归(LAR)构建回归基函数的最优多项式数量集,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优的截断集合.并采用一种主动学习函数LIF选择每次迭代的最佳样本点以提高模型收敛效率.通过齿轮热传递误差算例表明:与传统的Kriging代理模型相比,所提出方法在保证精度的同时可以极大地减少预测模型可靠性分析中的学习次数.     

二维正态总体相关性的假设检验

在样本相关系数具有渐近正态性的条件下,给出了一种二维正态总体分量相关性的假设检验方法,并且与大样本情形下的传统检验方法比较了功效,得到渐近相对效率为1的结论,且新的检验统计量形式明显简单,从而说明新的检验方法是简便可行的.     

Wiener系统辨识中有限阶次的渐近性分析

在白噪声和有色噪声激励下,分别推导出Wiener系统线性部分的渐近方差式.在有色噪声激励下,添加对噪声模型的渐近分析.利用由正交基构成的生成核函数替换模型阶数,得到的两渐近方差式能更精确地接近于对应的真实采样值.根据渐近方差矩阵,建立以输入功率谱为变量的优化问题.通过求解带约束条件的优化问题得到Wiener系统中最优输入信号的功率谱密度.最后用仿真算例验证本文方法的有效性.     

基于广义排序集样本的分位数估计

为提高总体分位数的估计效率,提出基于广义排序集抽样的非参数加权估计量.根据估计量的强相合性和渐近正态性,给出了在任意给定的抽样方案下使渐近方差达到最小的权数.再利用最优权数的适应任意分布性,证明出使估计效率达到最大的抽样方案是从所有排序小组中挑选具有同一次序的观测值.通过对渐近相对效率的数值计算和一组真实数据的实际应用,表明最优加权估计功效高于无权估计,最优排序集抽样效率高于标准排序集抽样和简单随机抽样.      

数控车削中切削用量的多目标优化

切削用量参数的选择与数控机床保质、高效地运行密切相关,而传统方法很难达到切削用量参数优化的目的．为最大限度地发挥数控机床的功效,通过应用优化设计中的惩罚函数法,综合考虑切削过程中的主要约束条件,建立多目标优化模型,进行切削用量中的切削速度、进给量的优化设计．实例表明,采用优化后的切削参数进行加工,能明显地降低成本,提高效率．