具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

基于电磁暂态仿真的电压骤降概率评估

为了准确预测电力系统中电压骤降的特性及后果,提出了基于非序贯Monte-Carlo模拟和电磁暂态仿真相结合的电力系统电压骤降的概率评估新方法和概率评估指标体系。Monte-Carlo法的优点在于能反映电力系统的随机特性,使用该方法几乎不受系统复杂性的限制。算法利用Monte-Carlo仿真得到各种故障信息,通过仿真程序PSCAD/EMTDC对Monte-Carlo模拟法随机产生的各种故障形态进行仿真计算,最后分析统计得到系统和敏感负荷点电压骤降的各项概率指标。文中以RBTS标准测试系统为例进行了分析计算,结果表明模型和算法是可行的。     

跳跃股价模型下投资组合的生成函数

针对股价的非连续模型,为研究投资组合之间收益的关系,采用半鞅的分析办法,研究由Ito过程和Poisson过程复合的股价模型下的投资组合生成函数及其性质。随机组合理论表明通过构造生成函数可以生成新的投资组合,并证明了生成组合的权重表达式以及相应的漂移过程项和跳跃过程项。因而可以通过一个随机微分方程分析生成投资组合的收益和市场资产组合的收益,以及收益的期望控制的关系。结论表明生成函数及相关函数在满足一定条件下这样的期望控制关系存在。     

电动机故障及其保护装置

通过对电动机故障类型及其保护装置的介绍、分析、比较，提出应推广和应用智能型电动机保护装置，实现对电动机的及时有效的保护与控制。     

模糊随机可靠性理论及其在供水调度中的应用

给出了普遍意义下系统模糊随机可靠性的定义，针对水库供水调度系统存在的随机性和不确定性（如模糊性，未确知性）及其特点，从单目标和多目标两方面重点对供水调度系统进行模糊随机可靠性分析，在此基础上提出了基于模糊随机可靠性的水库供水调度系统管理决策方法，最后给出一个实例，验证了该方法的合理性。     

概率性序列及其运算理论

在电力系统中,一般使用离散的分布函数来表示发电机组在各种容量情况下的可用率。针对电力系统的这一实际需求,该文在一般序列运算的基础上,定义了一种特殊序列——概率性序列,并进一步详细探讨了其运算性质。从概率论的角度,定义了序列的期望值,并且详细给出了原始序列以及派生序列的期望值之间的运算关系。状态空间分析是该文的一个重要进展,经过对概率性序列的4种序列运算的状态空间分析,发现了其运算所对应的子空间具有明确的物理意义,这一结论对整个序列理论在电力系统中的应用具有重要价值。概率性序列的上述研究成果,成为后续的随机生产模拟研究的理论基础。     

氢化物发生-原子荧光光谱法测定饮用水中锡

应用氢化物发生-原子荧光光谱法测定饮用水中锡,此法准确度、精密度令人满意.实验选定最佳工作条件载气400mL/min,屏蔽气800mL/min,灯电流60mA,负高压-320V.方法检出限为0.34μg/L,线性范围为(0～40.0)μg/L.目前测定饮用水中的锡国家还没有制定标准检验方法,本文的工作可为饮用水中锡的标准检验方法的制定做些探索.     

螺旋卸煤机大臂故障分析和优化设计改造

分析了选煤厂螺旋卸煤机大臂发生故障的原因，提出了螺旋卸煤机大臂优化设计改造的方案。     

扬子鳄的线粒体全基因组与鳄类系统发生

通过酶切、克隆、测序, 结合Long-PCR和Primer Walking法对扬子鳄线粒体DNA基因组进行全序列测定. 结果表明, 扬子鳄线粒体基因组DNA序列全长为16746 bp, 其基因组碱基组成为29.43%A, 24.59%T, 14.86%G, 31.12%C. 与其他大多数脊椎动物相同, 其基因组由13个蛋白质编码基因、2个rRNA基因、22个tRNA基因及1个非编码的控制区(D-loop)组成. 基因的排列与已测序的鳄类相似. 在全序列分析的基础上, 对12S rRNA基因序列、16S rRNA基因序列、蛋白质编码基因序列及其合并数据用MP法和ML法构建系统发生树, 结果表明扬子鳄与密河鳄的亲缘关系较近, 支持传统观点. 根据ML树的支长数值估计钝吻鳄属发生的时间为74.9 MaBP, 扬子鳄与密河鳄分歧的时间为50.9 MaBP.