加权均值GM(1,1)模型及应用

通过数据处理，寻求一种改进灰色系统GM(1，1)模型的方法．文中首先论证了加权均值生成的若干相关性质，然后将加权均值生成法运用于灰色系统GM(1，1)模型的建模过程．计算结果表明，加权均值GM(1，1)模型比传统的GM(1，1)模型有所改进，精度得到提高．并将改进后的模型应用于应力集中问题，也取得了较好的效果．这表明，加权均值GM(1，1)模型有一定的实用性．     

非线性—阶周期问题的Ambrosetti-Prodi型结果

研究了一阶周期问题u'(t)=a(t)g(u(t)u(t)-b(t)f(u(t))+s,t∈R,u(t)=u(t+T)解的个数与参数s(s∈R)的关系,其中a∈C(R,[0,∞)),b∈C(R,(0,∞))均为T周期函数.∫0Ta(t)dt0;_f,g∈C(R,[0,∞)).当u0时,f(u)0,当u≥0时,0l≤g(u)L∞.运用上下解方法及拓扑度理论,获得结论:存在常数s_1∈R,当ss_1时,该问题没有周期解;s=s_1时,该问题至少有一个周期解;ss_1时,该问题至少有两个周期解.     

频变系统特征问题及其灵敏度分析的扩阶法

当振动系统的物理矩阵（刚度矩阵和／或质量矩阵）是频率的函数时,该特征问题就变为非线性特征问题．由于振型的非正交性,使得非线性特征问题及其灵敏度分析存在困难．针对可展成幂级数形式的非线性特征问题,提出了一种通过初始系统矩阵的扩阶来使原非线性问题线性化的扩阶方法．该方法的优点是：由于在线性化过程中未引入任何误差,因而是精确的;可适用于强非线性特征问题;可求得系统的所有特征值及其灵敏度．数值示例表明,该方法虽很简单,但十分有效．     

瞬态喷雾冷却中使用导热逆问题求解热边界条件

随着电子器件的散热需求越来越大,关于液体冷却系统的研究愈发增多．瞬态喷雾冷却(ISC)是一个新颖高效的冷却IC芯片的方法．导热逆问题(IHCP)是一种通过测量介质内部的温度分布来估计表面热流密度的方法．采用IHCP计算喷雾冷却过程中随时间变化的表面热流密度．选用一维未来序列函数(SFS)方法由测量内部温度而估计表面热流密度．使用模拟温度数据来检查该计算方法的精度和误差,得到各个参数的影响规律以估计该方法对实验中求解热流密度的影响．     

主动应用的安全交互机制研究

针对节点内主动网络应用之间交互带来的安全性问题，设计了一种主动网节点内主动应用安全交互机制(JASIAC)．该机制通过Java 2环境下自定义的类加载器实现不同应用之间完全隔离．设计了公开变量池来实现共享内存方式的简单通讯，设计了公开方法池来实现不同应用之间的灵活调用．这两种方法都通过统一管理以防止非授权实体对其进行攻击．利用该机制，可以抵抗非授权访问和身份欺骗．通过对变量和方法访问次数的限制，可部分解决直接拒绝服务攻击的问题，JASIAC利用按值传递参数和只读参数的方法解决面向对象系统中通过引用传递参数造成的完整性破坏，JASIAC原型系统还提供了一组应用程序接口供主动应用调用。     

含时受迫谐振子薛定谔方程的精确解

非齐次波戈留波夫变换与SU(1，1) h(4)量子系统的演化方程相结合，给出了求该系统时间演化算符和波函数的精确表达式．作为一个典型例子，我们得到含时受迫谐振子的演化算符和波函数的精确表达式．结果与献[3]作一比较，两种方法得到的结果是一致的．而我们的求解方法简单而明确，并且容易推广到求解其它SU(1，1) h(4)的量子系统．     

一类柔软物体悬垂的实时模拟技术

使用质点-弹簧(MS)模型来表示一类柔软物体(如织物)可能是一种最简单和直观的建模方案．显式尤拉方法是使用MS模型来产生动态效果的最简单方法，但该方法的严重缺陷在于算法本身的不稳定性．隐式积分方法是一种可行的算法，但关键要寻找一种有效的方法求解引入的大型线性系统．本文提出了一种基于雅可比迭代法的隐式数值积分算法，通过理论证明和分析，该算法稳定地更新n个质点的状态所需时间复杂度为O(n)，较已有的隐式积分算法有了很大的改进．     

基于实体-关系-问题建模体系的信息资源整合建模研究

整合政府、企业的信息资源,需要对信息资源整合的建模方法进行研究.为此提出了一种基于实体-关系-问题(E-R-P)的信息资源整合建模方法,介绍了实体、关系和问题三者之间的关系,以及E-R-P建模过程,并比较了E-R-P建模与传统ER建模的差别.结合信息资源整合实际项目,阐述了这种建模方法.该建模方法可为信息资源整合的系统实现提供方法性指导.     

自适应动态寻优极值调节控制的算法研究

提出了一种自适应动态寻优方法，解决了极值调节控制系统运行的连续性和稳定性问题．当系统的参数发生漂移后，应用以往的寻优方法，必须使控制系统停止运行，然后再次辨识系统的参数，进行调试．该方法的突出优势是在自动寻优的过程中，不仅能自动辨识极值调节控制系统的参数，还能自动适应参数的漂移，从而保证控制系统运行的连续性和稳定性．     

SDH网管FR系统的设计及其DSP实现

论述网管系统中的故障抑制技术FR(Failure Restraint)在同步数字体系(SDH)中的应用以及FR系统的设计原理和实现过程．提出了一种利用DSP串行口DMA通信实现FR系统的在线仿真硬件和软件方案，详细论述了该方案的关键技术，并给出实验结果．研究结果表明本文方法是有效的，并提出进一步改进FR系统的方法．     

硬核点过程随机蜂窝网络能量效率优化研究

基于控制/用户平面分离的异构网络架构是5G中的一种重要组网方式.微基站的密集部署引发了巨大的能量消耗问题从而无法保障用户的高质量服务(quality of service,QoS).针对此问题,基于具有最小距离约束特性的硬核点过程(hard-core point process,HCPP),研究了控制/用户平面分离网络...     

遗传算法求解TSP的进化策略

本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．计算结果表明整个算法是有效的     

指派问题的遗传算法研究与实现

提出了用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行运筹学中指派问题（ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ）优化的新方法。根据优化问题的性质，设计了两种编码方案，以及适合此类问题的复制、交换、倒位、变异四种遗传操作符。在此基础上，完成了整个优化算法及程序框图，并用Ｃ语言实现。计算结果表明，算法设计正确，程序灵活可靠，是解决此类问题的一种行之有效的方法。     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

阵列幅相误差背景下MUSIC算法的DSP实现

针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC：MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm, GA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error, RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法...     

基于免疫算法的不确定条件下车辆调度问题

带模糊需求的车辆调度问题(VSPFD)是在基本的车辆调度问题(VSP)上增加了模糊需求约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造一种改进的免疫算法来求解VSPFD,并将求解结果与遗传算法比较。比较结果表明该算法对于求解VSPFD问题具有较好的性能。     

基于一种自适应并行遗传算法的网格资源选择策略

网格是在某一单一时间,将网络中众多的计算机资源集中起来共同处理某个单一问题的.而如何有效地从众多的资源中选出多个较优秀的资源是一个NP问题.该文提出一种新的自适应的并行遗传算法（NAPGA）,并对网格资源的选择策略在C+MPI平台上进行了并行模拟.结果表明,该算法不仅有效地避免了过早收敛的现象,而且取得了比改进型的并行遗传算法(NIPGA)更优的搜索结果.最后对遗传算法的搜索和收敛规律进行了一些讨论.     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

主成分分析的一个黎曼几何随机算法

一个典型的求解主成分问题的方法是Oja-Sanger算法，但其不能保证迭代矩阵列的单位列正交性，实际计算时矩阵列甚至是无界的．将主成分问题等价变换为Stiefel流形上的一个二次优化问题，采用黎曼几何算法思想，获得求解主成分分析(PCA)的一个黎曼几何随机算法(自适应算法)．该方法可确保迭代矩阵列的单位列正交性．数值模拟结果表明，本文算法优于Oja-Sanger算法．