克里雅河流域水资源利用及其生态环境响应研究

克里雅河是和田地区于田县最大的河流,也是历史上曾经注入塔里木河、横穿塔克拉玛干大沙漠的绿色走廊之一。克里雅河流域人口与经济发展而带来的水土资源开发利用程度的增加,对流域生态环境产生了重大的影响。由于中上游水土资源开发面积急剧增加,导致下游输水逐年减少、年内分配趋于集中,导致下游河段断流,生态环境恶化等现象。克里雅河流域水土资源开发引起的环境响应有积极建设性的一面,也有消极的破坏原有生态环境的一面。前者主要表现在：①绿洲内部水资源利用量逐年增长,绿洲环境逐步改善,②提高了绿洲土地生产能力,③已形成引、蓄、输、排为一体的网络,提高了抗旱能力和水资源的利用效益。后者主要表现在：地表水流程缩短,下游生态环境恶化；土壤次生盐渍化严重,影响了土地生产力；绿洲外围小气候的恶化、生态环境的破坏威胁着绿洲的稳定性。在流域水土资源开发的同时重视生态环境建设与调控具有重要意义。图2,表3,参7。     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

基于多智能体的电力软科学智能实验室研究

针对电力软科学研究的复杂性、不确定性,总结了电力软科学研究包括的类别,采用最新的信息集成标准、CORBA规范,基于多智能体技术,应用复杂适应系统理论与智能工程理论,提出了电力软科学智能实验室建设框架和开发思路,并详细讨论了其实现方式。该体系结构采用开放式信息集成技术,方便已有软件的集成和功能扩展,可以为其它行业的软科学实验平台的研究和实现提供参考。     

具动态性能指标的医学系统自组织模糊控制

提出一个具有动态性能指标的完全脱离模型的自组织模糊逻辑控制系统.系统的性能指标由一个随机结构开始,评价规则通过一个基于自增强机制进行在线优化的微遗传算法来产生.算法对非线性麻醉过程中肌肉松弛状态的控制效果进行了验证.通过和标准自组织系统的控制效果比较,该算法的优势体现在因为自学习能力导致的控制鲁棒性上,它能够很好地处理变参数动态系统和大时滞系统的控制问题.在每轮控制中,所提出的算法都以少量模糊控制规则(最多18条)实现了控制要求.     

基于LabVIEW的电厂化学水处理系统设计

设计了一套基于虚拟仪器软件平台LabVIEW的电厂化学水处理系统.该设计采用通用数据采集卡PCI-6014进行多通道数据采集,利用LabVIEW的ActiveX功能调用Microsoft ADO控件,通过SQL语言访问数据库.与传统测试系统相比,该系统在智能化程度、性能价格比、实时性、数据存储等方面具有明显的优势.     

近似2-连通k-支配容错虚拟主干网

由于无线网络存在节点失效、链路断裂等特性,虚拟主干网需要具备一定的容错性。利用2-连通k-支配集作为容错虚拟主干网的模型。通过分析单位圆盘图中极大独立集的性质和连通图的块-割点树结构,首次设计出在无线自组织网络中构造2-连通k-支配虚拟主干网的近似算法。从理论上分析了该算法的时间复杂度,并证明了该算法的近似比为常数。     

二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构．在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法，并导出了改进模型的参数估计公式．     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。