直接分配到弹的双层反导火力规划模型

反导作战火力运用是反导力量建设的核心内容之一,末段双层反导火力规划是一个复杂的不确定多约束条件优化问题,对火力规划进行了问题分析、弹-目分配时机分析和模型假设;分2个阶段建立了直接分配到弹的末段双层反导火力规划模型,模型重点考虑拦截目标与拦截弹杀伤时间窗口的对应关系,建立起武器系统拦截弹与来袭目标的弹-目对应分配关系,提供一种新的、快速的双层反导火力规划方法。     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

羧酸在油水相中的分布

研究了甲酸和乙酸于水中和不同有机介质中的分配系数,重点研究了含21、24和27碳原子的三烷基叔胺对甲酸和乙酸的成盐萃取作用。同时,在不同稀释剂及其用量、温度以及甲酸和乙酸浓度的条件下,确定了小分子羧酸的分配系数及其变化规律,最后,根据有机羧酸叔胺盐的热分解行为获得了纯度达90％的甲酸和乙酸,从而为重有机工业的酸回收提供了工艺技术设计的依据。     

上市公司股利不分配问题的原因分析及对策研究

针对我国上市公司股利分配中存在的普遍不分配问题,进行了基本原因分析和数据统计分析。在此基础上,以规范上市公司行为和促进证券市场健康发展为目标,提出了解决上市公司股利不分配问题的对策。     

用遗传算法求解一个系统可靠性优化问题

在造价、体积和重量约束条件下,多级串并联系统的可靠性优化问题是一个具有多局部极值的、非线性的、同时具有整数和实数变量的混合优化问题。把遗传算法和共轭梯度法结合起来,对该问题搜索到了其它算法未能得到的最优解。在遗传算法的应用中,设定了有效的线性定标技术和混合交叉操作,改善了遗传算法的收敛性能。并基于模式理论从数值上表明该问题是符合积水块假设的。最后还从数值上表明遗传算法对该问题是多项式收敛的。     

碳排放权分配与碳排放权交易

气候变化的全球性要求各国共同行动起来采取有效的对策,碳排放权分配与交易是为减缓气候变化而进行国际合作的两个重要问题。本文在提出两种综合考虑公平和效率的碳权混合分配机制,并确定碳权交易价格的基础上,对全球碳权交易情况进行模拟,此外还分析了碳排放权交易对中国经济的影响以及不同碳权分配机制对全球碳权交易收益的影响。     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。     

HFC网上行信道时隙同步的性能分析

在分析HFC网络上行信道时隙同步过程的基础上,建立在系统故障恢复情况下上行信道时隙同步过程的数学建模,重点研究了HFC网完成上行信道时隙同步所需的平均时间.文中给出了不同网络规模、冲突解析算法参数值、上行信道带宽分配策略条件下的实验结果.最后提出了优化HFC网上行信道时隙同步性能的措施.     

用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.