一种结构健康监测的传感器优化布置算法

在对建筑结构进行健康监测或损伤检测时,通常需要进行结构的模态测试．传感器布设的位置与数 量则对模态试验结果起着至关重要的影响．提出了一种基于奇异值分解的传感器布置新算法．首先根据线 性模型估计理论,将待监测的目标模态振型视为线性模型的设计矩阵,利用奇异值分解的算法,将设计矩 阵分解,根据各个自由度对目标模态振型贡献进行传感器优化布置方案的设计．     

如何指导大学生进行数学建模竞赛

数学的广泛应用被视为科技进步的重要标志之一 ,通过构建和运用数学模型来解决实际问题 ,反映了数学应用发展的新阶段 .开展数学建模竞赛是培养高素质人才的一条重要途径 .提高大学生的数学建模能力和竞赛成绩 ,教师应重视从以下几个方面开展指导工作 :一、巩固学生的数学基础 ,培养应用意识 ,并使二者有机结合和相互促进 ;二、开发学生的想象力 ,通过探索讨论、小组活动与大型作业等途径提高学生的创新能力 ;三、激发学生的集体荣誉感 ,通过合作小组内的合理分工、密切协作和联合攻关 ,增强学生的合作意识 ;四、使学生掌握数学建模竞赛论文的结构 ,写作的具体要求和特点     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

新课程理念下初中数学课堂教学方法初探

新课程要求,在课堂教学中建构现代课堂教学模式,探索课堂教学的方法,对成功实施新课程的教学具有十分重要的现实意义.文章通过教学实践及教学反思,对新课程理念下初中数学课堂教学的方法,提出了一些初步探索的实施意见.     

二阶抛物问题的扩展混合元方法

对二阶抛物问题提出了一种新的混合元方法一扩展混合元方法．该方法能同时逼近未知函数、未知函数的梯度和流体的流量，较好地模拟了带有混合型边界条件的二阶抛物问题．通过数值分析进一步证明了未知函数、未知函数的梯度和流体的流量的最优L^2-误差估计。     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

打造苏城自主创新新高地--从"百强民营企业科技行"看苏州产学研合作发展

进入新世纪以来，苏州提出了更高的发展目标，坚持走新型工业化之路，努力建设国际新兴科技城市。然而，由于苏州区域内高校和科研院所数量不多，原创能力不强，拥有自主知识产权、具有核心竞争力的产品不多，具有原创能力的高科技人才也相对匮乏。在创新已成为经济增长强大引擎的今天，苏州市政府和科技部门大力发展借脑引智工程，广泛开展“院市”、“校市”合作，旨在借助其在科研、人才等方面的优势，相互协作，取长补短，提升苏州的产业层次，增强创新能力，打造苏州城市核心竞争力。     

建筑工程质量的多目标量化评价方法

依据建筑工程质量综合评价指标体系,利用层次分析法、最小二乘法和属性数学等方法,建立了综合评价模型,对建筑工程质量进行多目标综合量化评价.最后用实例验证了模型和方法的可行性.     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．