BP算法应用中的关键问题

分析了学习方法的选择、隐层数和隐层单元、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等使用BP算法时应考虑的问题，并将BP网络应用于化学反应催化模型。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

KNN算法的数据优化策略

为了解决基于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题，提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究，采用层次化对象构造交通状态向量，并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明，优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。     

用Horspool算法快速查找蒙古文单词

分析了蛮力字符串匹配算法、Boyer-Moore算法和Horspool算法的特点,给出用Horspool算法快速查找蒙古文单词的实现过程.用Horspool算法可以实现快速查找蒙古文单词的功能,并能在文本框中以选中状态显示查找到的单词.     

基于优化模型的街面逃逸犯罪嫌疑人的围堵方案探讨

本文针对目前高发的“两抢一盗”街面犯罪及全国各省市地区警力资源不足的现状，提出两种基于优化模型的可用计算机编程实现的堵截方案，以实现快速有效的抓捕逃逸犯罪嫌疑人，由此提高公安机关打击街面犯罪的工作效率和破案能力。其中方案一采用的是具有实战价值的最优布控圈模型，适用于突发性的、社会影响恶劣的犯罪案件，确保能将犯罪嫌疑人第一时间围堵和抓捕。而方案二采用的是关键路布控追捕模型，能提高抓捕和破案效率的同时大大降低了对警力资源的需求，两个方案均具有实际意义。     

喷雾干燥塔PLC控制系统在水泥减水剂生产中的应用

在水泥减水剂生产中,由于以热风炉和干燥塔为主体的对象时滞较大,干扰波动频繁,使得产品质量难以达到预期的效果。针对此问题,采用PID算法,利用PLC的逻辑控制和运算功能,对生产过程进行了自动化技术改造,增强了抗干扰能力,明显提高了产品质量。     

格罗夫算法、量子控制及其对量子测量的意义

波函数具有可控性。量子算法是幺正算法,能够对一个量子系统进行变换(量子控制),且变换前后的经典物理意义并不发生变化。格罗夫算法具有放大波函数的系数的能力。量子算法对被测量子系统的控制,在一定程度上体现为对量子测量进行控制,于是,测量后显现的经典实在并不是量子实在的任意所为。量子控制是面对实事本身,是一种现象学式的处理方式,它不去追究量子系统有什么样的结构。     

Dempster-Shafer （D-S） algorithm with credit scale in spectrum sensing

In cognitive radio, the detection probability of primary user affects the signal receiving performance for both primary and secondary users significantly. In this paper, a new Dempster-Shafer (D-S) algorithm with credit scale for decision fusion in spectrum sensing is proposed for the purpose to improve the performance of detection in cognitive radio. The validity of this method is established by simulation in the environment of multiple cognitive users who know their signal to noise ratios (SNR) and a central node. The channels between the cognitive users and the central node are considered to be additive white Gaussian noise (AWGN). Compared with traditional data fusion rules, the proposed D-S algorithm with credit scale provides a better detection performance.     

广义预测自适应控制及改进算法研究

控制实践中许多复杂的工业系统数学模型很难精确建立,而且工业对象的结构和参数往往具有不确定性,要建立精确的数学模型非常困难.针对此问题提出了广义预测自适应控制算法,在此基础上介绍了隐式广义预测自校正控制,对其进行仿真研究,结果证明了该算法的有效性和优越性.     

生鲜食品多阶段动态定价模型及算法

考虑消费者购买行为,建立生鲜食品多阶段动态定价模型,力图使零售价格能够动态地反映生鲜食品的价值波动,采用基于正负反馈机制的改进蚁群算法求解模型。通过不同算例仿真分析,表明该模型优于传统模型;同时将本文算法与其他3种算法进行对比,从收敛性能和运行时间方面证实本文算法更优。