维特藓类植物分类系统评介

本文对1982年发表的Vitt藓类植物分类系统及其所依据的基本原则进行了简要评论与介绍.有关藓类植物的分类原则,演化关系等在此也一并作了讨论.     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

战争分析仿真实验:战争工程方法学的一类实践

在战争工程方法学的指导下，基于自顶向下管理与控制的思路，将决策分析方法和计算实验相结合，提出了战争分析仿真实验方法的概念。并对战争分析仿真实验的特点、过程等问题进行了具体研究，重点阐述了战争分析问题空间的设计理念，在此基础上，简单介绍了支撑战争分析仿真实验的环境组成结构。     

方形对称传输线TE模的色散特征曲线的数值计算

本文提出了一种计算方形对称传输线TE模的各模式的截止波数,以及根据各模式的截止波数计算各模式的色散曲线的方法。     

Histories of molecules: Reconciling the past

Molecular data and methods have become centrally important to evolutionary analysis, largely because they have enabled global phylogenetic reconstructions of the relationships between organisms in the tree of life. Often, however, molecular stories conflict dramatically with morphology-based histories of lineages. The evolutionary origin of animal groups provides one such case. In other instances, different molecular analyses have so far proved irreconcilable. The ancient and major divergence of eukaryotes from prokaryotic ancestors is an example of this sort of problem. Efforts to overcome these conflicts highlight the role models play in phylogenetic reconstruction. One crucial model is the molecular clock; another is that of ‘simple-to-complex’ modification. I will examine animal and eukaryote evolution against a backdrop of increasing methodological sophistication in molecular phylogeny, and conclude with some reflections on the nature of historical science in the molecular era of phylogeny.     

人工智能的语境论范式探析

人工智能的发展历程中贯穿着鲜明的语境论特征,现有的范式理论已无法对人工智能的发展状况做出正确描述,语境论有望成为人工智能理论发展的新范式。语境论范式的最大特征,就是所有问题都围绕语境问题而展开。人工智能中的语境,可分为表征语境和计算语境。建立在现有范式之上的语境论范式,必然以表征语境和计算语境为主要特征。表征语境与计算语境围绕智能模拟的语境问题逐步走向融合,将是语境论范式下人工智能发展的主要趋势。     

正N边形同轴传输线特性阻抗的近似计算

综合分析同轴线电容近似计算方法，推导出正边形同轴传输线特性阻抗的近似计算公式，实例计算了正三边形、正四边形、正五边形、正六边形、正七边形、正八边形同轴传输线的特性阻抗，通过理论分析和数值比较验证近似计算公式的计算精度。计算结果表明：当R1／R2〈〈1，近似计算公式精度不高，当R1／R2≥0．8时，公式具有较高的计算精度，可用于电磁工程问题的设计与计算。     

有功和无功交替优化的电力系统最佳潮流计算

本文把电力系统最佳潮流的计算分离为有功(P)和无功(Q)两个子优化系统。把等式和不等式约束也分成两部分在相应的子优化中考虑。通过有功和无功的交替优化,结合潮流计算统一起来,达到两者同时优化的目的。在每一个子优化中,控制变量和状态变量相对的要减少一些。特别是在无功优化时,控制变量可以任选Q或V,使收敛性得到了较大改善。在计算方法上,采用共轭梯度法。     

用进化-模拟退火算法求解Lambert方程

Lambert方程在轨道拦截和初始轨道确定起着重要作用。求解Lambert方程的传统算法主要有Newton迭代方法和超几何级数展开方法等,但这些算法都有一定的局限性(如有可能出现迭代收敛过慢,级数展开收敛性问题)。采用进化-模拟退火算法(EA-SA)算法求解Lambert方程,其中进化算法具有全局搜索能力,而模拟退火具有局部锁搜索能力。该方法克服了某些情况下梯度下降法有时收敛过慢和超几何级数不收敛的缺点,并具有通用性,便于操作和理解。通过仿真计算对比表明,EA-SA具有普适性,而且精度优于其它两种算法。