格雷码加速遗传算法及其理论研究

在分析基于二进制编码的加速遗传算法的基础上 ,对格雷码编码及加速遗传算法作了深入地探讨 .提出了格雷码加速遗传算法 ( GAGA) ,研制了 GAGA实施的详细步骤 ,并推导出了相应的模式定理和收敛定理 .对 GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析 .结果表明 ,GAGA具有直观、简便、准确、快速和适用性强等特点 ,是一种既可以较大概率搜索全局最优解 ,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法 .     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。     

基于可拓论的工业水分过程系统综合建模

介绍了工业水分过程系统建模的研究方法。该文采用数学机理模型、经验模型、神经网络模型在物元模型的基础上综合方法，建立了大时延、大流量、大范围非线性时变的烟丝水分过程的模型。该模型以数学机理模型的解作为初始点，经验模型作为全局调节器，菱形思维神经网络模型作为局部调节器，从而使该模型更接近于实际工业过程。此方法物理机理明晰、能获得工业过程的全局优化结果、能解决系统中一些结构不良问题等。仿真结果表明：较之三种模型的有效性，对于解决复杂工业过程控制系统问题，可知工程方法是一条可探索途径。     

基于C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析

提出了C-R模糊模型的辩识递推算法和C-R模糊模型的非缌挂预测控制算法。文中给出了C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析，并得到了与线性预测控制理论相对应的C-R模糊模型的非线性预测控制稳定性定理，它对分析非线性预测控制具有一定的指导意义。     

家用冰箱部件模型的分析与建模思想

依据自顶向下的软件开发方法，从用户对冰箱动态仿真软件的功能需要入手，分析了冰箱整机及各个部件在不同时刻，不同工况下的动态运行特性，提出了各部件的建模思想及模型选取策略，根据当前仿真技术水平及硬件条件，认为压缩机采用稳态模型，蒸发器和冷凝器采用动态分相集中参数模型，毛细管采用稳态模型，箱体负荷计算采用传递函数模型比较合适，根据以上思想建立的冰箱仿真各个部件的模型，已成功地用于冰箱仿真软件的开发。     

动态联盟合作伙伴的选择过程与方法

动态联盟使企业具有快速适应不断变化的市场需求的能力。企业组建动态联盟 ,首先就面临着合作伙伴的选择问题。由于盟员选择过程的复杂性 ,一些非结构化的优化方法得到应用。本文讨论了动态联盟合作伙伴的选择过程和基本方法 ,并研究了应用遗传算法和聚类方法实现盟员选择 ,指出了遗传算法选择盟员的不足之处以及聚类方法的优点。     

面向虚拟矿山的复杂异构地形网格渐变仿真

针对虚拟矿山动态仿真中地形网格具有规模大、结构复杂和变化前后拓扑异构等特点,实现了一种边界一致的快速异构网格渐变仿真方法。首先将大地形网格划分为静态区和动态区,对变化前后的动态区网格进行双向插值,实现顶点对应和拓扑重构;然后利用k-d树等结构建立动态区顶点和三角形网格的空间索引关系,实现对地形网格变化区域的快速查找和更新;最后根据地形网格特征自动计算符合实际生产工艺的渐变推进方向。通过实验表明,该方法在效率和逼真度方面均能满足虚拟矿山动态可视化仿真需求,可以较好地完成复杂地形网格渐变模拟过程。     

植物花色模拟研究

提出了植物花色的模拟的新方法。根据花色的特征,结合花瓣几何形状的定义,不同的花色模型采用不同的参数方程构建:重点对花心、花边、花环、花肋的花色模式进行模拟,同时可随机组合这4种的花色模式,形成复杂的花色。该方法方便易行,建模速度快。通过给出的植物花色模拟结果,表明其仿真效果较好。     

基于SNA的复杂项目组织权力量化及实证

在社会网络分析(social network analysis, SNA)中, 中心度和中心势是衡量个人(团队)结构位置和权力指针, 也是刻画权力的关键指标. 基于该理论, 分析了复杂项目组织权力和关系的联系以及权力量化方法, 包括六个重要指标: 个体中心度、整体中心势、个体中间中心度、整体中间中心势、个体接近中心度和整体接近中心势, 以衡量整个组织及组织中某个单位的权力特征. 以2010年上海世博会工程建设组织为案例, 分析正式组织结构和组织社会网络结构下的权力界定区别, 并进行两种视角下权力的比较. 结论表明: 正式组织结构下的权力和项目组织网络下的权力并不呈现一致性的状态, 但后者更接近现实, 更有助于组织设计和组织管理.     

中国股市指数与投资者情绪指数的相互关系

选取"新开交易账户数"作为投资者情绪的代理变量,应用ARMA-GARCH类模型研究了投资者情绪与股市收益率之间的相互关系.结果显示ARMA-GARCH类模型能有效拟合投资者情绪变化率和上证综合指数收益率的自相关性和异方差性.Granger因果检验表明上证综合指数收益率是投资者情绪变化率的一个显著影响因子,而并没有发现投资者情绪的变化率对上证综合指数的收益率Granger因果显著.根据市场表现的不同特征, 投资者利用这一信息调整情绪.当市场处于上升阶段时, 投资者情绪会更为乐观,有更多新的投资者进入股市; 当市场处于下降阶段时,投资者就会转变为较为悲观, 场外的投资者就会处于观望状态,不急于进入股市, 这样反映在股市上就是"新开交易账户数"减少.