网络图中最少虚工序确定定理

本文首先剖析了双代号箭线网络图的虚工序与紧前工序集合的关系，提出了紧前工序集合的相关子集族的概念，并在此基础上提出了确定最少虚工序的定理及其证明，从而为完全自动地绘制最优双代号箭线网络图创造了条件。     

一种根据普通紧后工序表绘制箭线式网络图的方法

提出一种根据普通紧后工序表绘制箭线式网络图的方法,例举了一个应用该方法绘制箭线式网络图的实例。     

几种最优箭线网络图绘制方法的缺陷与示例

几种最优箭线网络图绘制方法的缺陷与示例孙红（北京煤炭管理干部学院经管系，１０００２４）ＩｍｐｅｒｆｅｃｔｉｏｎｓａｎｄＥｘａｍｐｌｅｓｏｆＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＤｒａｗｉｎｇＯｐｔｉｍａｌＡｒｒｏｗＮｅｔｗｏｒｋＧｒａｐｈ￥ＳｕｎＨｏｎｇ（Ｂｅｉｊｉｎ...     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

网络图绘制与工程计划优化方案

本文在研究网络图绘制规则与网络优化理论的基础上，提出了网络图的生成方法与最优日程安排模型，并编制了相应的软件，为网络技术的应用提出了较方便的途径。     

单、双代号网络算法系统结构不相容的揭示

本文定量揭示了单、双代号网络算法存在的系统结构不相容的问题及其成因。     

双代号网络计划中工序机动时间蔓延性研究

工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础.针对任意工序使用机动时间是否会影响它的前、后继工序和平行工序的问题,即机动时间蔓延性问题,利用机动时间的几类时差,特别是前、后共用时差,提出了基于双代号网络计划的标值算法,证明其正确性,运用该算法量化了单个工序使用机动时间对整个网络计划的影响程度和范围,系统分析了各工序机动时间的变化规律,并修正了时间参数计算公式.     

根据普通紧前工序表绘制最优箭线式网络图的程序化方法

提出了一种根据普通紧前工序表绘制最优箭线式网络图的程序化方法 ,并例举了一个应用该方法绘制最优箭线式网络图的实例.     

一种新的微机辅助绘制网络图方法

本文讨论在网络活动的逻辑关系已知的情况下,如何利用微机直接绘制网络图的问题,同时也研究大型网络在微机上的显示与绘图问题。     

一种新的网络图及仿真算法

运用计算机辅助作网络计划图和网络仿真,使网络计划方法更为方便实用和有效。本文给出一种新的计划网络图形,该留适子计算机屏幕表示,且算法简单,信息丰富而又简练。本文还给出了一种简练的函数构造法,用该方法构造的函数能较好地逼近活动工期概率密度函数,方便了对计划网络图的计算机仿真运算。     

A New Method for Recognizing Point Targets

ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇＰｏｉｎｔＴａｒｇｅｔｓＬｉＨｏｎｇ，ＳｕｎＺｈｏｎｇｋａｎｇ＆ＸｕＨｕｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈ...     

一种评定复杂网络中心化程度的新方法

中心化程度的评定有助于选择适当的中心化指标对网络进行中心化分析。针对典型的无标度网络——Internet,根据freeman中心化程度通式的计算结论,提出了复杂网络中心化程度的一种新评定方法,同时通过效率定量地描述了新方法的可靠性,这将为复杂网络中心化的研究提供一个有效思路。     

一种基于神经网络的红外目标识别方法

文中介绍了一种基于神经网络的目标识别方法。该方法利用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络,结合目标边界的形状特征,对平移、旋转及尺度变化情况下的目标进行了分类识别。实验结果表明,这种识别方法性能稳定,且具有很高的识别精度。     

A New Method to Calculate Investment Multiplier

1　IntroductionInvestmentmultiplieristheratioofaninducedchangeinlevelofGDPtoaninitialchangeinlevelofinvestment.AccordingtoKeynesiantheory,ifthereisidleproductioncapacityinthenationaleconomy,therelationbetweeninvestmentandnationalincomeisasfol-lows:△...     

基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。     

一种新的贝叶斯网络增量学习方法

现有的贝叶斯网络增量学习方法忽略结构与参数变化的特点和内在联系,往往会降低更新后贝叶斯网络的可靠性.针对这一情况,提出了贝叶斯网络结构与参数变化并不同步,参数变化到一定程度将引起结构变化,并基于这种不同步性,给出了一种是否进行结构更新的判别方法,以及结构与参数更新的实现算法,实验结果显示,这种增量学习方法更加合理和可行.     

基于工程语义信息和优先约束矩阵的装配顺序规划方法

虚拟装配作为虚拟制造业的一个重要分支,不仅为降低产品发展的成本和缩短上市时间提供了有效途径,还有助于提高产品自身质量.提出的装配顺序规划方法主要基于两个方面:一方面是从人机交互(HCI)对话框中获得的工程语义信息(SEI),另一方面是根据每个装配元件的配合约束关系,几何图形和拓扑信息、以及可移动方向集(MDS)推导出的优先约束矩阵(PCM).在对原始干涉情况进行修正后,从工程的角度通过分析优先约束矩阵生成完备的可行甚至最优装配顺序并非难事.最后,将一个仿真模型引入对Pro/Engineer二次开发出的虚拟装配支持系统VASS 2000,以验证该方法的有效性和实用性.     

项目投资风险分析方法研究:一种基于影响图的解析方法

将项目投资风险分析的解析方法和影响图的概率推理功能结合在一起 ,对如何应用影响图进行项目投资风险分析展开了研究 :构造了一个较为一般的项目风险分析的影响图模型 ;提出了项目风险超额报酬率的概念 ;给出了影响图因果概率推理的一个具体的解析支持算法.     

可压缩流体网络的建模方法

本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。