求解一类二次规划问题的LAZ法

将ＡＢＳ方法与Ｚａｎｇｗｉｌｌ方法相结合．构造出一种有限步收敛的求解具有线性约束的二次规划问题的共轭方向法－ＬＡＺ法．     

迭代函数系统及其应用

该文根据分形几何描绘自然景物的基本思想，分析了迭代函数系统（ＩＦＳ）构造分形的特点，即通过一组收缩仿射变换生成分形图象；并给出了生成二维和三维分形图象的ＩＦＳ矩阵。该文还简述了应用迭代函数系统生成三维蕨类植物叶子的分形图象的算法过程，对实现这一算法的Ｃ语言程序作了简要说明。文末提供了根据拼合定理确定ＩＦＳ系数的方法，简介了迭代函数系统在图象压缩技术中的应用     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

关于具有双线性形式的一般强拟变分不等式的迭代算法

研究具有双线性形式的一般强拟变分不等式的逼近解的迭代算法．概括了在该领域中作为特例的若干熟知的结果．推广与改进了Ｎｏｏｒ，Ｓｉｄｄｉｑｉ与Ａｎｓａｒｉ及Ｄｉｎｇ的结果．     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

汽车自动寻径算法的研究

根据全球定位系统(GPS)的发展和应用，讨论启发式搜索策略(A算法)的优点和不足；提出自学习寻径算(ALSA)。该算法克服了传统方法的速度慢、实用性差的缺点，可以满足实际应用的需要。同时模拟了广州公路网的路径搜索系统，以说明该系统的实用性和可行性。     

多目标遗传繁衍样本策略的应用研究

提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

食品菌落总数测量不确定度评定

测量不确定度是对测量结果可疑程度的一种定理表述.为减小实验误差,提高检测精确度,我们分析了饮料中菌落总数测量不确定的来源,评定了由重复性测量的分散性引起的测量不确定度.测量结果显示扩不确定度为0.04%.