求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

多维函数全局寻优的团队进步算法

通过模仿团队进步需要的学习、探索行为和成员更新规则,提出了一种新颖的双群体演化算法,称为团队进步算法(TPA).算法将一个团队的成员分为精英和普通组,建立了两组的学习样板,定义了学习和探索运算,并合理设定了成员更新规则.两组成员在搜索过程中出现了明显分工,使算法兼备了全局搜索、局部搜索和定向搜索的能力.数值试验结果验证了新算法具有实现简单、全局寻优成功率高、收敛快、计算量少、坚韧性强和参数选择相对容易等特性,对解决优化应用问题具有较大的价值.     

基于正六边形线阵CCD探测器的周视场目标探测系统

提出了一种基于正六边形线阵CCD探测器的运动目标探测系统.系统不仅可以实现360°范围内环形视场探测,还可以实时显示运动目标的位置及角速度信息,达到搜索跟踪的目的.在硬件设计方面,提出并实现了基于CPLD和AVR的电路方案.在算法设计方面,设计了适于周视场运动目标探测算法.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

基于AIS的船舶代理业务监控系统

船舶自动识别系统fAutomatic Identification System，简称AIS）是一种新型的助航系统及设备。目前已发展成通用自动识别系统（UAIS）。AIS采用自控时分多址联接技术，在海事VHF频段自动连续发送本船静态、动态和航次信息及安全短消息，同时也自动接收周围船舶发出的这些信息，并与海岸基站进行信息交换。国际海事组织（IMO）在《关于全球船载自动识别系统fAIS）性能标准的建议案》中对AIS的功能做出了描述，     

层次分析法的两处缺陷改进及实例

层次分析方法在定性与定量的评判中,有较广泛地运用。在运用的过程中,发现其存在两处缺陷有待改进。其一为准则层的因素设置过于宽泛,通过其直接评判的权重存在较大的主观误差;其二为专家评判值为一定值,与实际为区间值不相符。基于此,文章提出通过第三层因素判断矩阵,来间接求取准则层各因素的权重;引入三时估算法,改进原有专家评判法,同时对三时估算值误差对权值误差以及最终评判值误差的影响作了一定程度分析。     

腰麻-硬膜外联合麻醉在剖宫产术的应用

目的：观测评价腰麻—硬膜外联合麻醉（CSEA）在剖宫产术中的效果。方法：初产妇80例,头位单胎,年龄（26.5±2.8）岁,体重（61.7±8.3）kg,孕期（39.15±1.9）周。随机分硬膜外（EA）组和腰麻—硬膜外联合麻醉（CSEA）组。分别观测麻醉后3、5、10、15、20、25min平均动脉压（MAP）,麻醉诱导到胎儿娩出时间（I-D）,子宫切开至胎儿取出时间（U—D）,硬膜外局麻用药量,麻醉效果评价。结果：CSEA组与EA组比较,I-D、U-D短,硬膜外用药量少。麻醉效果CSEA组优占97%,良为3%,差为0,明显高于EA组。结论：CSEA用于剖宫产术效果优于单纯EA。     

基于手机的无线搜索技术

无线搜索已成为一个新的研究、开发领域.并且它主要用到信息检索、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、排序算法等多领域的理论和技术.此外,它拥有大量的用户,有很好的经济价值,所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注,目前的研究、开发十分活跃,并出现了很多值得注意的动向.     

共轭斜量法在某些特征向量上收敛速度的估计

设 Ａ是对称正定矩阵，λ_1是 Ａ 的最大或最小特征值，χ_1是对应的特征向量．｛zk｝是用共轭斜量法求解方程组 Αχ＝ｂ时的近似解序列，ｅi＝Ａ～(_1)b-zi,本文给出了|x_1～Tei|较合理的上界估计式。从而为分析预处理共轭斜量法提供了进一步的理论基础。     

带式输送机液压恒张力控制系统

本文介绍了一种新型的液压张紧装置,适合于与堆取料机配套使用的胶带输送机,阐述了该装置的组成及工作原理,并着重对该设备恒张力控制工况研究,提出一种简易有效的计算机控制算法。