基于多层感知机与无网格策略的三维空间声源识别

以往波束形成算法将潜在声源区域划分成若干网格，所有的声源被映射到一个个网格点上，会导致错误的声源定位与强度计算，并且计算精度与效率受网格间距大小的影响。采用多层感知机神经网络以及无网格策略，能够提高声源识别的空间分辨率与计算效率。通过使用单个平面麦克风阵列对三维等强度双点声源进行识别定位，发现相较于传统互谱算法，多层感知机能够改善平面阵列在深度方向上较差的空间分辨率性能。此外，在定位误差方面，多层感知机优于传统互谱算法，同时声源识别的强度误差有所降低。在低频时，多层感知机性能优于波束形成算法，可用来弥补波束形成算法空间分辨率性能不佳的局限性。     

一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法

传统的标定算法利用标准的参照物与图像点的对应约束关系来求取摄像机参数,其中非线性优化方法标定精度较高,但计算繁琐.为此提出一种基于单个自适应神经元的摄像机传统标定算法,应用一种结构简单、抗干扰能力很强的单个神经元自适应算法代替通常的非线性优化算法进行摄像机标定.实验结果表明该算法无需计算雅可比矩阵,且精度较高,简单可行.     

利用神经网络预测油气层损害

利用人工神经网络预测油气层敏感性参数，根据大港油田的油气层岩石物性参数、岩石学分析参数以及油气层岩石敏感性参数等历史资料，训练神经网络，以此神经网络预测某些油气层的敏感性参数，该方法能迅速、准确地预测未来指定油气层的敏感性参数，为保护油气层提供依据。     

利用神经网络预测油气层损害

利用人工神经网络预测油气层敏感性参数，根据大港油田的油气层岩石物性参数，岩石学分析参数以及油气层岩石敏感性参数等历史资料，训练神经网络，以此神经网络预测某些油气层的敏感性参数，该方法能迅速，准确地预测未来指定油气层的敏感性参数，为保护油气层提供依据。     

基于生长单元网格浮动的碾压混凝土坝温度场分析

针对碾压混凝土坝（RCCD）成层施工和材料成层的结构特点，引入非均质层合单元和生长单元的概念，提出随着生长单元不断并层生长和网格的浮动，能仿真模拟RCCD的成层浇筑施工过程的算法。同时，对某一高RCCD从施工期到运行期的温度场变化全过程进行计算分析，论证了入仓温度对大坝温度场的影响，探讨了该坝温度场的特性，为温控方案的确定提供了定依据。利用该算法，能达到坝体三维不稳定温度场计算的仿真，并可大大减少计算单元数，使得RCCD不稳定温度场的仿真计算在不降低计算精度的前提下可有效地控制解题规模和提高计算效率。     

露天矿矿岩量网格化计算算法的改进研究

基于露天矿网格化地质模型矿岩量计算方法的思想，在分析了各种可能的采掘范围线与算量网格相互关系的基础上，确立了一种逻辑算法，并通过编程方法实现。该算法可以严格确定出单个网块内构成计算矿岩量多边形的点，从而提高了算量精度和可靠性。     

基于信息继承的快速分层处理算法研究

分析了现有STL（STereoLithography)模型分层处理算法的优缺点，并在此基础上提出了一种基于信息继承的加快分层处理速度的算法。该算法根据三角形面片的最小z坐标建立了分层关系矩阵，利用该分层关系矩阵可大大提高搜索与分层平面相交的三角形面片的搜索效率，从而提高了分层算法的效率。该算法不但吸取了现有分层处理算法的优点，而且在计算第I层的轮廓线时，继承和充分利用了第I－1层已经有的几何邻接关系，加快了轮廓线的生成速度。实际应用表明，该算法高效，稳定，可靠。     

用多层前馈神经网络进行同调发电机组的在线识别

基于多层前馈神经网络理论，本文提出了电力系统暂态稳定计算中同调发电机组在线识别的基本理论及其算法，文中阐述了这种方法的原理，神经网络的结构及学习算法，分析和计算结果表明，该方法具有准确、快速的优点，在电力系统暂态稳定计算中有很大的应用潜力。     

基础设施服务层资源分配的通用逐步优化策略

为了提高各类资源利用率,在分析基础设施服务层计算、存储、网络资源共性的基础上,提出以高效解决0-1背包问题为靶向的通用逐步优化策略;设计时间复杂度分别为多项式级别的基于贪婪算法、进化算法、线性规划算法的通用逐步优化策略;通过理论分析及实验验证,得出基于3类优化算法的通用逐步优化策略的优缺点及适用范围。结果表明:贪婪算法能够满足时间方面的要求,进化算法能够满足时间、单个资源利用率和整体资源利用率3个方面的要求,线性规划算法能够满足单个资源利用率和整体资源利用率2个方面的要求。     

基于蚁群算法的智能交通行车最优路径研究

本次研究介绍了蚁群算法的基本原理，基于单个蚂蚁路径搜索阐述了动态路网下行程时间的计算方法，建立了一套快速实现蚁群算法全局收敛的计算模型，并对智能交通行车最优路的搜索流程进行了详细的说明。     

遗传算法与其变型求解管径优选问题的比较

在优化配水管网的管径设计方案时,为了缩短计算时间、简化参数选择过程,需要选取速度快,参数敏感性低的算法。该文比较分析了标准遗传算法、稳态遗传算法和子群遗传算法进行管径优化计算时的求解速度和其速度对参数的敏感性。依据经典的管径优化问题框架,编写测试程序,利用3种算法对纽约隧道管网算例进行了多次管径优化计算。比较了不同的种群大小、重组率和变异率下3种遗传算法获得已知最优解时的水力计算次数和参数局部敏感性。结果表明:子群遗传算法达到已知最优解的平均水力计算次数少,不同的参数选取对其平均水力计算次数的影响较小。该算法求解速度快,参数敏感性低,推荐在管网设计时选用。     

一种模糊计算的多层前向神经网络—FCBP

提出的ＦＣＢＰ算法克服了ＢＰ算法对样本的敏感性，减少了输入点数，减轻了输入层的负担，用于模糊推理及模式识别中就更显其优越性。     

随机波动率模型下基于精确模拟算法的期权计算理论

基于两类随机波动率模型研究了欧式期权的价格和敏感性估计问题.在Broadie和Kaya的精确模拟算法基础上,讨论了舍取抽样技术在精确模拟算法中的有效应用.在此基础上研究条件蒙特卡罗、对偶变量技术等方差减小技术在欧式期权定价和敏感性Greeks计算中的加速问题.数值结果表明,相比欧拉离散和原始的蒙特卡罗模拟算法,基于精确模拟算法的条件蒙特卡罗加速技术能得到无偏且方差更小的估计值,具有较好的误差减小效果.该算法可以很方便地解决其他更加复杂的金融产品的计算问题,如障碍期权的定价和敏感性估计问题、篮子期权的计算问题等.     

基于PID调节的多层前馈网及其应用研究

介绍了多层前馈网的基本算法及其在镦粗压力计算中的应用。针对其基本学习算法（反向误差传播算法，ＢＰ算法）存在的收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题，提出了基于ＰＩＤ调节的ＢＰ算法，由此建立起镦粗压力计算的神经网络知识库，经过测试集考核，证明该模型算法正确，能有效地提高模型的判别精度，是一种有效的和有前途的算法。     

基于一阶振型斜率的剪切型建筑结构损伤定位

提出了一种利用结构一阶振型斜率改变判断剪切型结构损伤位置的方法.首先,进行结构振型和振型斜率对损伤的敏感性分析,导出敏感性系数表达式.然后,计算结构损伤前后的一阶振型斜率差.最后,在敏感性分析和计算得到的结构一阶振型斜率差的基础上,通过迭代计算消除多损伤引起的振型斜率改变叠加进行损伤定位.通过10层剪切型框架结构不同损伤工况的数值分析表明,所提出的算法能够正确识别所有的损伤位置.     

基于递归最大信噪比准则的雷达自适应距离旁瓣抑制

针对脉冲压缩雷达强目标距离旁瓣掩盖弱目标的问题,提出了一种基于递归信噪比准则的旁瓣抑制算法.该算法利用递归函数得到的目标信息作为下一次计算的先验信息来自适应地实现距离旁瓣抑制.该文推导了算法原理,提出了实现步骤,并进行了算法优化.理论和仿真结果表明:在高、低信噪比条件下对单个目标的提取,在高信噪比条件下对单个和多个相邻运动目标提取时,该算法的旁瓣抑制效果优于基于最小均方误差准则的自适应算法,并且具有稳健性好的特点.     

基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

结合改进的免疫算法和最小二乘法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法。该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数，能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象。改进的免疫算法针对RBF网络的特点，采用基于矢量距离的亲和度计算方法，克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷。将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性。     

热轧带钢调度问题的混合并行策略

在分析热扎带钢生产调度特征的基础上给出了其数学规划模型，并提出了一种基于并行策略的混合启发式算法，该算法分为三个阶段：引领域知识，对预选池中的任务进行分类、排序，生成初始解；用基本遗传算法（GA）对其进行优化，得到较好的初始解；由以单个板坯交换和板坯组交换为核心的禁忌搜索（TS）进一步优化，得到最后的优化结果，与启发式算法、改进的遗传算法比较，该算法在求解的有效性和计算效率方面均具有较大的优势。     

扩散问题边界积分方程的一类新算法

采用与时间相关的基本解，把扩散方程转化为边界积分方程，在时间推进的过程中，使用一种新的推进方法，该法无需计算低时间层的内点值，便直接得到希望的时刻的解，由于避免计算低层的内点值，从而计算量大为减少。数值例子显示该算法具有精度高、稳定等特点。     

基于多层定位的多目标跟踪算法

在遮挡频繁发生的环境中,多目标跟踪是一个难题.为解决此难题,提出了一种基于多层定位的多目标跟踪算法.该算法利用码本模型检测前景.首先计算垂直方向上的灭点,进而获得基于多层的单应性矩阵,完成多目标在多层上的定位.然后利用图割算法进行跟踪.该算法不需要相机的完全标定,提高了计算效率.实验结果表明,本算法实时性好,对多目标之间的遮挡具有很强的鲁棒性.