随机约束线性回归模型参数估计的影响分析

讨论了带随机约束的线性回归模型的影响分析及强度影响的探测问题,利用数据删除法,导 单点剔除模型下参数的混合估计与原模型下对应估计的相互关系,并利用Ｃｏｏｋ统计量、Ｗｅｌｓｃｈ－ｋｕｈ统计量和协方差比统计量,分别给出了剔降单个数据点对参数估计的影响度量和协方差比通过数据模拟列子主明了此方法的有效性。     

一类Cayley图的边Hamilton性

设G为有限群,|G|=p3,p为素数,M是G的一个生成集.证明了p3阶的Cayley图X(G,M)是边-Hamilton图.     

以培养学生创新能力为目标的计算机教学改革的思考

建立创新型国家,需要培养大批的创新型人才.只有加强培养大学生的创新能力,学生参加工作才具有可持续发展的能力.如何培养大学生具有较强实践和创新能力,必须改革传统的计算机教学模式,强化实验环节,积极参与课外科技活动,培养学生构建计算机应用系统的能力.     

改进微粒群算法及其在生料浆调配多目标优化中的应用

微粒群算法是一种简单易行、收敛快速的演化计算方法，但也存在早熟收敛的缺陷。鉴于惯性权值对控制算法收敛所起的作用，本文提出一种改进的微粒群算法，让惯性权值按类S型曲线形式随迭代次数非线性变化，并根据微粒当前的搜索状态自适应调节该曲线的曲率，有效保证算法收敛速度和全局寻优能力。改进的微粒群算法用于求解氧化铝生料浆调配过程0-1组合优化问题，与传统微粒群算法及遗传算法比较的结果表明，改进的微粒群算法具有较强的全局搜索能力且能有效避免早熟收敛问题。     

图像增强技术中的智能算法

提出了一种基于粒子群与模拟退火算法相结合的进化算法.该算法利用模拟退火算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点，通过交换这两种算法的信息得到最优解.将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强，实例计算表明该算法稳定性好，在收敛速度和求解精度方面都优于遗传算法等一些其它进化算法.     

大型地下洞室群地质信息三维可视化分析与应用

提出采用三维地质建模技术进行大型地下洞室群地质信息可视化分析的研究方法，构建了模拟真实地质形态的地下洞室群地质三维可视化模型，直观准确地描述了工程所处的地质条件和地质环境。基于所建立的地质模型，可实现与地下洞室群相关的多项地质信息的三维可视化分析。工程应用表明该方法可为应对复杂地质条件下地下洞室群设计与施工中的地质问题提供一种有效的分析手段。     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

粒子群算法在投资组合中的应用

投资组合面临现实证券市场中大量数据，求解组合模型是一个非线性整数规划问题，传统数学规划算法难以有效求解。为此，本文将粒子群算法应用到基于VaR的投资组合模型中，并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，结果说明该算法所求最优投资组合是实用的和有效的。     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

二阶振荡微粒群算法

从控制角度分析了微粒群算法的进化方程,在此基础上,为了增加微粒群体的多样性和进一步改善算法性能,引入二阶振荡进化方程来调节微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,该方法能够显著地加强算法的全局最优性,同时加快算法的收敛速度。