利用模拟退火算法优化计算通讯网络极小生成树

介绍了模拟退火算法的基本思想 ,并应用它成功地解决了通讯网络极小生成树的优化计算问题。计算结果表明 :该算法能有效地跳出局部极小值并快速地收敛于全局最优值。说明模拟退火算法是一个通用的、具有概率爬山的、强有力的组合优化算法     

WinCE系统下USB摄像头驱动程序开发的研究

本文介绍了嵌入式操作系统WinCE.Net的USB总线驱动框架及该系统下USB驱动的模型结构以及编写流接口驱动程序的基本知识,并以网眼摄像头驱动程序的设计为例,详细介绍了基于流接口驱动模型设计USB设备驱动程序的过程。     

基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法

为了提高三维图像的视觉效果和重建效率,提出一种基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法．该方法将图像分割模块与体绘制有机地结合起来,并基于混合型链结区域增长与聚类分析的分割方式,来解决在实际应用中旋转观察时存在的障碍物体干扰问题．同时,基于Rayeasting算法,对重构核进行改进设计：用包围盒选择与动态调整采样步长的重采样方法来提高重建效率;通过旋转光源和视角,对感兴趣的区域进行采样重建．实验证明该方法不仅效率高,而且显示效果好．     

等规聚丙烯材料中β晶型相变动力学初探

采用广角X射线衍射法测量了退火及轧制过程中等规聚丙烯材料中结晶度和β相含量的变化规律,分析了β晶型的相变动力学过程。结果显示,在等温退火和轧制过程中,β晶型都是最不稳定的相。当退火温度超过临界温度时,β相才能完全转化为α相。150℃等温退火时,发生的是β相的熔化和α相的再结晶过程,β相与保温时间的关系符合Avrαmi函数。轧制过程中,β相分别转化为α相和非晶相,两种转化均使β相含量随轧制真应变的增加呈线性减少。     

B度量空间中集值映象的不动点定理

讨论了B度量空间中一些集值映象的不动点的存在性问题,得到了一些新的不动点定理。     

沙坡头旅游区深度开发的再思考

在分析沙坡头旅游区的开发现状和存在问题的基础上,提出了该旅游区发展旅游业的基本构想与对策：突出“大漠孤烟直,长河落日圆”相融的雄浑景观,大力发展生态旅游,合理开发后备旅游资源,深入挖掘文化内涵,将沙坡头旅游区建成集科研与旅游为一体的“中国沙漠旅游基地”．同时,要坚持旅游资源开发与保护并重,走可持续发展道路,加强区域间的联合、互补合作与研究,促进营销与管理体制的创新,加大宣传力度．     

非晶态半导体多层膜的TEM及HREM研究

本文介绍了非晶态半导体多层膜剖面电镜样品的一种制备方法.报导了周期性调制和准周期性调制的非晶态半导体多层膜的剖面透射电子显微像和其对应的电子衍射花样的性质.通过高分辨电子显微像,研究了组成多层膜的子层材料的微观结构特性和异质结的界面性质.     

梳形共聚物分散剂侧链长度对浓水泥浆体分散保持性能的影响及机理

根据梳形共聚物分散剂侧链长度是控制水泥悬浮体分散保持性能的最关键因素,合成了系列具有不同侧链长度的梳形共聚物,研究了共聚物侧链长度对水泥浆体分散保持、吸附和水泥早期水化的影响规律,揭示了其作用机理.结果表明:当共聚物中主链羧酸基团和侧链摩尔比相同时,长侧链共聚物由于延缓了水泥早期水化,显示了优异的分散保持性能;当每克共聚物中羧基质量基本相同时,短侧链共聚物则由于卷曲的分子构象,被水泥颗粒吸附较慢,导致了其优异的分散保持性能.不同侧链长度的梳形共聚物分散保持性能受吸附行为、水化行为和空间位阻效应共同控制,且侧链长度和主链中羧基含量存在一个最佳平衡.     

带时间窗的物流配送区域划分模型及其算法

针对烟草行业存在客户点大规模、客户需求量不固定、配送车辆最大行驶距离限制以及客户点送货时间不固定等特点,综合考虑配送的多产品、多客户、时间限制等影响因素,通过聚类方法划分不同的配送单元,应用整数规划选择中转站不固定配送单元,以物流配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送单元的固定成本和变动成本以及带时间窗的时滞成本的数学规划模型,并提出了一种改进粒子群-遗传混合算法进行直接求解.该算法在评价函数中隐含加入了距离和时间等约束条件,并设计了算法间选择性赋予方法,具有较高的全局和局部搜索能力.实例仿真表明,该混合算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法、GA-PSO算法和MPSO算法,因此能够更有效地解决大规模配送点的物流配送区域划分问题.     

结合过完备字典与PCA的小样本语音情感识别方法

针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高;与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15%,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.