文本分类中的特征选取算法

分析了常用的几种特征选取方法，提出了改进互信息算法。实验结果显示改进的互信息算法是可行的。     

一种素数域上的非超奇椭圆曲线构造方案

对基域为素数域的非超奇椭圆曲线进行了研究，给出了构造素域上具有特定素数阶的非超奇椭圆曲线的一种算法，分析了算法时间复杂度．     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

试论达尔文进化论在生态学发展中的地位

介绍了现代生态学发展的特点和达尔文的进化论及完善过程，认为达尔文提出的生态思想是朴素的生态观，其进化论是种—种群的进化，从本质上并未涉及到其他生态学等级的进化；必须以普遍联系的系统观和时空观评价生态学发展现状，生态学研究也必须注重局部各因子之间、整体与局部之间的作用关系。初步探讨了能否象牛顿力学那样将自然选择力作为推动生物进化的“万有引力”的生态学研究问题。     

n_星形图的全交换路由算法

全交换系统中的每个处理机同时把各自的消息送给其它所有处理机的一种通信。这是并行计算中的最常用的通信模式之一。本文在n-星形图上提出了一种新的全交换路由算法。     

最短路问题的通用算法--最短初等链法

最短初等链法是求解网络图最短路问题的通用算法，它突破了以往诸算法的局限性，适用范围广，具有广阔应用前景。     

模糊控制系统的设计方法及应用

通过对高斯模糊隶属函数和对某基于聚类分析的模糊控制系统设计方法的改进 ,提出了一种节省计算内存、时间并具有较强适应性的模糊控制系统设计方法 ,在模拟例子的计算中显示出相当高的拟合精度。     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

一维抛物型方程参数识别反问题的数值解法

以函数逼近和Tikhonov正则化为基础，利用算子识别摄动法和线性化技术提出求解一维抛物型偏微分方程参数识别反问题的迭代算法，拓宽了求解此类反问题泛定方程和初边值条件的适用范围。数值模拟的结果表明，用此迭代法求解参数识别反问题具有数值精度高、稳定性好、收敛速度快的特点。