BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

二部图上的K1,m划分问题

 考虑了二部图上的|V|-K_1,m划分问题.首先利用网络最大流与网络最小费用流算法给出了赋权二部图上该问题的1个多项式算法,然后证明了:不考虑二部图上的权重或w是一固定常数时,该算法的复杂度为O((|V|+|U|)³.最后证明了:赋权二部图上最小最大|V|-K_1,m划分问题是NP-难的.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

雷达脉冲分选算法的研究

介绍了SD IF和CD IF两种传统的脉冲分选算法,并分析了它们各自的优缺点.在比较了传统雷达脉冲分选算法的基础上,介绍了一种基于可变TOA差级的运算量更小、速度更快的分选算法.计算机仿真结果表明,该方法提高了雷达脉冲分选效率,能够成功分选出高密度雷达环境中的复杂形式的脉冲信号,满足了现代战场电磁环境的要求.     

一种新型级联码

提出一种由Turbo与纠正多个随机错误的循环码构成的新型级联码,旨在用纠正多个随机错误的循环码纠正Turbo不能纠正的错误,进一步降低误码率.仿真结果表明:信噪比超过一定值后,此级联码的误码率明显低于传统的Turbo码.     

泵站枢纽三维湍流数值模拟研究

采用雷诺平均纳维斯托克斯方程(RANS)和标准κ-ε湍流模型,运用SIMPLEC算法,对无锡市仙蠡桥泵站枢纽6种运行组合工况进行了三维数值模拟,预测了回流区及旋涡发生的位置和形态,计算得出了泵站枢纽流速分布规律以及泵站出水河道与京杭大运河交汇处的最大横向流速,计算结果与水工模型试验结果吻合.该研究不仅为仙蠡桥泵站枢纽优化设计、合理布局提供了理论指导,而且研究方法可应用于其他泵站枢纽水流流态数值模拟.     

实现自相关验证的通用注册码构建算法

提出了一种用户身份认证的注册码构建算法,其认证的必要信息通过自相关映射隐藏在注册码内,并可通过自相关验证来辨别注册码的真伪。构建的注册码具有用户惟一性、可验证性和安全性保证。     

一种基于B-3次样条曲线的改进的填充算法

面向服装款式CAD系统应用，提出以扫描线填充算法中的有序边表算法为核心，款式智能拼接技术中款式部件存储技术为辅助的基于B-3次样条曲线的改进的有序边表填充算法。