遗传算法的特点及应用领域研究

遗传算法是一种基于概率意义的随机搜索算法,它的思想是构造一个问题的解的初代种群,经过选择,交叉和变异产生新的最优解集种群。遗传算法的特点具有自组织、自适应和自学习性,遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,在工程设计、演化硬件电路设计以及人工智能等方面应用前景广阔。     

竖向排水体法处理软土地基沉降影响因素分析

基于竖向排水法处理软土地基的预压作用机理,分析了影响地基沉降的若干因素。     

二元多项式环中理想生成元个数的估计

对于两个变量的多项式环中的理想,我们给出了其有限生成基个数的一个最小上界的估计.并由例子说明此估计是最佳的.     

MEMS三维光刻技术的研究

微细加工技术是MEMS技术的核心技术，本文详细介绍了常用的MEMS三维加工工艺、应用现状和发展趋势，并提出了目前这些方法中存在的缺陷。     

南水北调工程交叉建筑物可靠度与投资最优配置问题

南水北调中线工程是长距离串联系统,工程的防洪风险较大,投资规模巨大.如何在结构可靠度与工程造价这对矛盾体中寻求最佳组合,往往是工程规划关注的焦点.以可靠度理论为基础,通过考虑随机因素的随机特征,建立了长距离输水工程交叉建筑物的综合可靠度估算方法,并通过优化算法探讨了南水北调中线工程河北段12座渡槽形成的串联系统的整体可靠度与工程造价的最优分配问题.在保证工程总体可靠度的情况下,给出了各交叉建筑物的最优投资方案和相应的可靠度.     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

高职课程改革的方向与策略

高职课程改革决定高职人才培养的规格与质量,影响毕业生的就业率,从而进一步左右高职教育的可持续发展.因此,高职课程改革是一个急需探讨的问题.     

系统可观PMU最优配置和分阶段配置方案的研究

以电力系统配置同步相量测量单元（PMU）个数最少为目标，全网可观测、系统有最大量测冗余度为约束，提出了PMU最优配置模型．针对PMU价格昂贵，很难一次性安装上所有所需PMU的实际问题，提出系统不可观测度的概念，以每阶段安装相同个数的PMU能够最大限度地提高系统量测冗余度和最终完成安装后满足系统可观测的最优配置为约束条件，提出PMU分阶段的最优配置模型．在此基础上，     

同塔双回送电线路的最优相序排列

针对同塔双回高压输电线路的相序排列方式,分别计算不同电压等级下的5种相序排列的工频电磁场分布和大小,通过分析比较,根据"可合理达到尽量低(ALARA)"的辐射防护基本原则,提出采用逆相序的最优排列方式,有利于减少高压输电线路对环境的影响,实现社会、经济和环境的协调发展.     

半正规、C-正规与有限群的超可解性

利用半正规或C-正规子群刻划有限群的结构,得到若群G的每个非循环Sylow子群的极大子群在G中或半正规或C-正规,则G超可解.