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。     

氯代羟基二苯醚合成工艺的改进

对以取代酚和硝基氯苯为原料，采用缩合、还原、重氮化、水解制备氯代羟基二苯醚的合成工艺进行了改进。提出了一种无溶剂熔融醚缩合方法，并优化了氨基二苯醚重氮盐水解的条件，使其合成方法具有更好的工业应用前景。     

过程剪裁在软件过程连续改进中的应用

针对目前软件过程改进的理论研究多于实际方法研究的状况，提出一种切实可行的CMM剪裁框架和方法，指导软件企业有效实施过程连续改进．     

铜镉渣浸出工艺的研究

铜镉渣溶解浸出工艺条件的改变，对金属元素浸取速度和回收率有较大的影响．通过对铜镉渣粒径、浸取温度、硫酸浓度、搅拌速度等条件的研究，找到了最佳酸浸条件，在选定的工艺条件下，Zn、Cd、Cu等金属元素的总浸出率可达到98．5％．     

一种新型的光网资源动态配置模型

在综合考虑了光信号传输损伤和业务分级等因素对WDM网络光层实现资源动态配置影响的基础上, 提出了一种新型光网资源动态配置模型. 这种资源配置模型把光路连接请求优先级映射为不同的传输损伤阈值, 定义了统一的候选虚波长通道(VWP)评价方法. 针对动态业务流量、多优先级条件下波长路由光网中的RWA问题, 给出了改进的首选波长集算法(A-PWS)和启发式的动态最小代价路由及最佳虚波长通道算法(DMC-OVWP). 在收到光路连接请求时, 应用DMC-OVWP算得多条候选VWP, 然后结合传输损伤分析对候选VWP进行评价, 从中选出与该请求的优先级相匹配的VWP并建立光路.     

贝叶斯网络对故障树方法的改进

通过建立映射，引入作为目前处理概率知识基础上不确定性问题的最有力的推断方法——贝叶斯网络(BN)，有效地解决可靠性分析中最常用的故障树分析(FTA)方法的局限性：各部件独立，状态为二值等。     

改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量

采用改进的BP人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种有效的沉降预测方法,并用于深港西部通道软土地基固结沉降量的预测.本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高,与实测值较吻合,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值.     

CHESS系统中一种改进的G函数算法 

介绍了一种新型的短波通信系统CHESS系统,描述了CHESS的系统结构及其关键技术-差分跳频.差分跳频主要归结于一种G函数算法,在介绍G函数算法原理的基础上,提出了一种改进的G函数算法,并对其进行了分析和检验.     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。