改进理想解法及其在工程评标中的应用

根据工程评标所要求的日益客观、公正的需要,引入了一种引进理想解法作为评价方法,采用目标规划优化模型和高等数学的方法计算各评价指标的权重,弱化了主观因素.结合一实例进行比较分析,结果表明,将改进TOPSIS法应用于工程评标中显得简单、客观、合理.     

最优集约度问题及其解法

最优集约度是指在一组约束条件下经济系统的最大综合集约度 .本文将最优化理论、方法与经济增长中的集约度问题相结合 ,首次提出和阐释最优集约度问题及其解法.     

理想解法及其在商业银行经营绩效综合评价中的应用

根据商业银行经营绩效评价的需要,结合我国国有商业银行的实际情况,建立了经营绩效评价的指标体系.采用熵权分析法计算各评价对象支行的权重,利用理想解法计算其得分,弱化了主观因素,使得评价更为客观合理.     

仿真技术在风力机总体性能分析中的应用

采用叶素动量理论进行风力机气动力学的计算分析,并编制程序,建立风力机ADAMS仿真模型,在MATLAB/simulink下建立风力机传动系统的数学模型;将计算的气动载荷加载到风力机仿真模型上,将传动系统模型同ADAMS进行联结,实现对风力机系统总体性能的联合仿真.仿真数据同国际有名的风力机分析软件计算数据比较表明,该联合仿真方法可以较好的模拟风力机的总体性能.研究为风力机总体性能分析进行了一次有益的探索.     

一类复合不可微优化问题的解法及其应用

本文对一类复合不可微优化给出了一个算法模型并在较弱的条件下得到了其全局收敛性。以此为依据，我们构造了模型的几类具体特例，从而得到了实现的几类算法。利用本文算法，我们可得到注解一类不可微多目标决策问题的各种标量化方法。     

有限状态机在CGF行为建模中的应用

对有限状态机在CGF系统中的应用作了比较全面的论述,首先对有限状态机的数学模型进行了介绍,然后分析了利用有限状态机建立CGF行为模型的原理,最报详细介绍了有限状态机建模方法在ModSAF中的应用。     

小波技术在时域有限差分法中的应用

在时域有限差分法(FDTD)中利用小波变换技术进行数据压缩,提高了计算效率,同时节省计算存储空间。利用小波分解对惠更斯表面的时域切向场分布进行分解,存储经过阈值量化后的小波系数达到压缩编码的目的。在FDTD近场计算结束后,利用小波重构所得到的惠更斯表面的时域切向场分布进行近—远场变换计算散射场。结合小波变换的FDTD法计算缝隙金属平板的散射场的数值实验结果说明该方法的有效性。     

遗传算法在远程防空导弹总体优化设计中的应用

强调了远程防空导弹在防空体系的地位 ,讨论了远程防空导弹作战使命及主要技术途径的实现思想。运用防空导弹研制中继承性和创造性给出了有创新意义下的远程防空导弹总体设计方案并给出了详细的双脉冲固体火箭发动机的数学模型。运用遗传算法进行了远程防空导弹总体设计并给出了优化设计结果     

专家系统在导弹总体计算机辅助设计中的应用研究

本文探讨了将专家系统技术应用于导弹总体初步设计中的原理和方法, 建立了一个实验型反坦克导弹总体计算机辅助设计专家系统, 并在微机上得以实现。该系统用Turbo和Prolog, TurboC, FORTRAN语言混合编程, 以菜单方式进行人机对话。     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性     

浸润理论及其在三角债问题中的应用

浸润现象是普遍存在的,它的形式化定义（称之为浸润理论）是对这一现象本质内涵的抽象,它反应了一种由某些相关关系联系起来的网络结点间的数据驱动动态模式。一旦将这样一个相关网络赋予某种语义定义,就能以浸润理论为数学模型,刻画并模拟网络的动态演化过程。以三角债问题作为一个应用实例,将其形式化,并在大量数据实验的基础上,研究了如何使清除三角债所需的政府专项清债贷款最少,以及不同的清债策略对清债结果的影响。     

层次分析法在机械总体性能评价中的应用

本文主要阐述了层次分析法(简称 AHP)在机械总体性能评价应用中的一般步骤,提出了评价军用或民用工程机械总体性能的定性与定量分析相结合的数学模型,很好地解决了工程机械总体性能系统评价这一有较大难度的问题,为装备和科研主管部门提供了科学决策的依据和手段。     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

常微分方程数值解法在动力天文中的应用

在动力天文中,利用常微数值解法求解运动方程时,通常会出现两个问题——解的定性性质受到歪曲和轨道沿迹误差的严重累积。本文将介绍利用运动本身的一些力学性质作为控制条件,能够有效地解决这些问题,特别是对Hamiltom系统,采用保持辛结构的差分格式——半积分器(Symplectic Imtegrators),有它独特的优点,而且可以将相应的差分格式稍作修改,就可用于小耗散系统,这对动力天文而言也是很重要的。     

微分方程数值解法在时间序列预测中的应用

本文利用微分方程的数值解法时间序列模型预测作了新的尝试，文中给以实例说明。     

UML在C~4I系统总体结构设计中的应用

面向对象技术是当今应用于过程工程和软件工程的技术热点。简要介绍了C4 ISR总体结构框架和新兴的面向对象建模语言UML ,并把二者有机结合起来用于复杂系统的建模与设计 ;给出了基于两个建模规范的系统建模方法 ,把UML应用到高度复杂的C4 I系统总体结构设计中 ,提出了一个在总体结构框架指导下 ,从UML模型描述到应用Petri网进行定性分析的系统设计方法。     

UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用

针对传统粒子滤波(PF)算法的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以UKF方法生成替代分布并从中采样,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题。对UPF算法进行了深入的分析研究,并给出了一个纯方位目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

双混沌神经网络及其在优化问题中的应用

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间。     

动态规划的一类解法及其应用

针对Turbo译码这类特殊的多阶段决策问题,即每阶段的决策总数和状态总数相等,评述了其4种算法的优劣性;设计了一种新的动态规划算法,编制了算法程序,应用于Turbo译码中.结果显示,该算法的误码率性能相对提高了28%,并与传统Turbo译码算法进行比较,运算时间只有原来的1/21,较好地避免了传统的Turbo译码算法需要进行指数运算,以及其随着迭代次数的增加容易数据溢出的问题.