基于改进的遗传算法求一元非线性方程的根

对求优化问题的标准遗传算法加以改进，并利用改进后的遗传算法求一元非线性方程的根，数值模拟表明，在染色体的长度控制在6-8的情形下，不仅不依赖函数的性质和初值的选择，而且可快速求出方程的高精度的根。     

一维圆柱形催化剂效率因子的解析解

利用特殊函数求出了一维圆柱形催化剂在等温一级不可逆反应中的效率因子，并对其渐进方程和普遍化效率因子进行了讨论。     

一元P分布密度函数的统一

给出了两种不同形式的一元P分布密度函数的等价性证明，讨论了两种形式的特点及其对测量平差理论的影响，并提出有关的符号建议。     

广义加权函数平均组合预测模型及其应用

针对各种预测问题的实际情况，组合预测模型可以采用多种不同的组合形式．而不同的组合预测模型，其预测效果是不同的．给出一种新的组合预测模型——广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法．利用此模型对航材消耗进行预测，并以实例说明其预测效果．     

|f(x)|不定积分的一种求法

用符号函数和 f(x)的原函数表达 | f(x) |的不定积分 .     

厚壁筒受任意二次函数分布压力之解及圆筒无限长时的极限

构造一个新应力函数, 推出了厚壁筒受任意二次函数分布压力之解析解, 为求解厚壁筒受任意分布压力作用的空间轴对称变形问题打下了基础.     

基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。     

基于过滤器钩子驱动的数据包过滤研究与实现

在对Windows2000／XP操作系统下网络过滤器钩子驱动分析基础上，提出了一种在Windows2000／XP操作系统下网络数据包拦截技术．该技术巧妙地将过滤器钩子挂接到系统默认的IP过滤器驱动上，实现数据包过滤，其主要依据是利用ipfiltdrv．sys所提供的功能来拦截网络数据包．     

基于神经网络模型的水泥粉磨配料

针对水泥粉磨配料过程具有非线性和强不确定性的特点,提出了采用高斯基函数神经网络建模的方法,即先离线训练网络模拟配料过程模型,再应用此模型实时在线计算水泥粉磨物料配合比.仿真结果表明,此方法所得配料计算结果与实际情况相吻合,并且实施快捷,灵活易移植.     

UO分子结构与势能函数及基态分子热力学性质

在U的相对论有效原子实势近似和O原子6 311G 全电子基函数下,用密度泛函B3LYP方法计算得到UO分子的结构与势能函数、力常数与光谱数据.同时计算得到UO基态X7∑分子在298K时的标准生成热力学函数ΔfH0、ΔS0和ΔfG0,分别为490.432kJ/mol,106.204J/mol·K和458.768kJ/mol.