多目标遗传繁衍样本策略的应用研究

提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。     

挤压油膜柔性转子系统的优化设计

将优化设计方法应用于挤压油膜阻尼器－滑动轴承－柔性转子系统，从优化变量的选取、目标函数、约束条件等几方面来确定优化设计的数学模型，并将此模型应用于具体的实例中。计算表明，转子系统通过优化，能有效地改善系统运行的稳定性能。     

链优先约束工件单机随机排序问题

讨论单机随机排序问题，目标函数为确定工件的排列顺序使工件的加权完工时间和的数学期望最小。设工件问具有平行链优先约束，机器发生随机故障。考虑两种情况，第一种情况是链不允许中断．第二种情况是链允许中断，对两种情况分别给出最优算法。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.     

建立科学的国有企业绩效考核体系

绩效考核作为一种以培养竞争力、打造高素质团队为目的的管理方式．已引起国内各国有企业的高度重视。近年来．为加强对绩效考核工作的探索研究．各地都创造性地开展了一些工作并取得了一定成效。但由于受诸多主客观因素制约。绩效考核工作尚有待进一步改进。一方面绩效管理的实施在各企业管理者的重视下已全面推开．而与此配套的绩效考核机制却尚未建立，还不能算是真正意义上的绩效考核：另一方面日常工作的绩效考核多由按月进行的目标考核承担．而目标考核又因其以“考量当期任务完成”为目的，仍与以提高绩效为目的的绩效考核相去甚远。就整个考核工作而言，考核内容不能较好地反映国有企业的行业特点、职业特点．考核结果难以区分工作优劣．考核中呈现出了严重的均优性和无差异性。加强对绩效评估与考核的专题研究，已迫在眉睫。     

"假日经济"下旅游业的发展与对策

自假日经济出现以来，旅游业逐渐成为推动假日经济蓬勃发展的重要力量，但同时也暴露出许多问题，本文即从假日经济下旅游业的发展现状和问题出发，探讨其解决途径和对策。     

一种盲信号恢复的特征向量算法

信号恢复是雷达声纳目标检测和通信信号处理的一项重要任务。基于特征向量估计(EVA)的信号恢复算法可以在未知信道和源信号先验知识的情况下,在较短的时间内实现信号的盲恢复。它是将均衡信道参数估计问题变为与交叉累积量矩阵、自相关矩阵有关的特征向量求解问题,并保证解的唯一性和收敛性。将该算法应用于单源-单接收元(SISO)的恒模变相信号、两种声学水池信号妁恢复,取得了较好的恢复效果。     

声散射计算中的参数关联时域有限差分法

利用理想流体介质中小振幅声场是无旋场的特性,得到各振速分量之间的新的差分表达式,提出参数关联时域有限差分法(the Parameter Relevancy Finite-Difiefence Time-Domain:PR-FDTD).它不改变标准FDTD方法的时空离散和场分量配置方式,而是利用参数之间的新关系,通过特定的空间递推顺序,把所须存储的声场分量减少,最多可节省约33%的内存.以二维圆柱体和方柱体为例进行仿真计算,结果表明:PR-FDTD在节省内存的同时,计算精度与标准FDTD方法相当.     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.