三复合涂漆实木地板质量问题探讨

本文根据实践体会和科学分析，坦诚扼要地指出了本厂产品质量问题的五个症结所在。并郑重地指出：“应用 全面质量管理的观点与理论，建立产品质量保证体系”是产品质量问题的根本解决办法。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

抗滑桩对边坡桥梁桩基受力变形影响分析

当桥梁桩基设置在滑坡上时,常采用抗滑桩作为支挡结构,抗滑桩和桥梁桩基之间存在着相互作用。本文以子-姚高速崖坬沟3号大桥为研究背景,对桥梁桩基及抗滑桩的桩顶位移及桩侧土压力进行监测,分析抗滑桩与桥梁桩基相对位置改变对桥梁桩基受力变形的影响。同时,基于ABAQUS软件分析前后排抗滑桩不同埋置位置下抗滑桩对坡脚桥梁桩基及坡中桥梁桩基的影响。现场监测数据表明抗滑桩与桥梁桩基相对位置对桥梁桩基水平位移及桩侧土压力均有影响,在抗滑桩距离桥基8m和4m时,间距8m加固效果更佳。通过数值模拟,发现后排抗滑桩距离桥梁桩基过远或过近均对桥梁桩基加固效果有限,抗滑桩加固桥梁桩基存在一个最佳距离,对于坡脚桥梁桩基抗滑桩加固最佳距离为3h-5h（h是抗滑桩沿滑坡走向的截面长度）,对于坡中桩抗滑桩加固最佳距离为2h-4h,而前排抗滑桩离桥基越近其加固效果越好。如果桥梁桩基在坡体中上部时,桥梁桩基前部土体较多可能会形成牵引式滑坡,需设置前排抗滑桩进行支护,综合考虑确定合理的加固位置。     

美式期权定价问题罚函数法的欧拉-拉格朗日分裂格式

在求解多资产美式期权定价问题罚函数法的差分格式中首次引入欧拉-拉格朗日分裂技巧,使得在欧拉步中含罚函数项的方程可以准确求解,从而更好地解决了数值计算中期权值必须大于等于收益函数的问题.其次,在拉格朗日步中采用Crank-Nicholson格式,使得整体数值解的精度达到O(Δt2+h2).最后分别计算了单资产和多资产两个数值算例,数值结果均验证了新方法的有效性.     

组织决策支持系统：面向并行工程管理决策的新工具

本文旨在研究ＣＩＭＳ管理决策的组织支持问题。文中分析了并行工程环境中的企业管理决策的特点，论述了组织决策支持系统在ＣＩＭＳ中的重要作用，讨论了面向并行工程的组织决策支持系统的需求定义和技术环境，并提出了一个概念框架模型。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

基于散射中心的目标建模与识别

准光学区目标对高分辨探测信号的散射，表现出多散射中心。本文利用目标的这一物理特性，推导了相邻两个观测方位角上散射信号的近似比例关系，采用梅林变换重建了目标类模式，有效地克服了目标散射中心模型的参数敏感于观测方位角变化而带来的特征选择的困难。文中针对三种飞机目标（歼七、Ｂ５２、Ｍｉｇ２７）进行了识别实验研究，结果表明了本文所提出的目标识别方法是有效可行的。     

干扰条件下的双基地定位跟踪

针对电子干扰日趋恶化的形势，文中专门研究了干扰条件下双基地系统如何利用数据融合实现对运动目标的三维跟踪问题。根据电子干扰“无－弱－强”的变化规律。文中提出了一种最大限度地利用两站测量数据信息量的“分段跟踪技术”、不仅提高了无、弱干扰时的跟踪精度，而且为强干扰条件下应用ＳＯＰＬＡＴ技术保持对目标的跟踪创造了有利条件。文中从理论。实际两个角度出发，分别研究了两种测量模式接收站采用的跟踪算法，通过典型航迹的计算机仿真．对基于数据融合算法的分段跟踪技术在理想观测精度和实际情况下的跟踪精度做了分析比较。     

神经网络与图论

本文讨论了神经网络与图论之间的相互关系：神经网络的深入研究与发展离不开图论，神经网络的深入发展必将对图论中许多问题的进一步研究产生重要的影响。文中论述了图论在神经网络研究中的作用、地位及应用现状，同时概述了神经网络在图论中的应用情况。     

间歇反应过程的智能控制系统

本文为间歇反应过程的智能控制系统提出了一种框架，对其中各部分作了详细分析。并由此抽象出来，为一般性的智能控制系统建立了基本概念和结构模型。