暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用

根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中.针对应用中所存在的解决较大数目的组合优化问题不易收敛到最优解的情况,将暂态混沌神经网络和传统的启发式算法相结合,提出一种组合算法.给出了改进算法的具体设计以及应用实施的步骤,并对应用结果进行了性能对比分析.     

黄山云谷索道张紧索断丝的理论计算和技术分析

本文对黄山云谷索道张紧索断丝位置进行了检测,对断丝原因进行了分析和理论计算,为张紧索的安全运行提供了理论依据,另外还对延长张紧索使用寿命等有关技术问题作了探讨     

陵川县供水改扩建工程枢纽坝型分析与比选

在概述陵川县供水改扩建工程情况的基础上,进行了枢纽坝型的比选。     

多阶段均值-绝对偏差投资组合优化研究

建立了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-绝对偏差投资组合模型,并利用离散近似迭代法对其进行求解.离散近似迭代法的基本思路是:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将组合模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,获得模型的一个可行解;以可行解为基础,继续迭代直至前后两个可行解非常接近.证明了离散近似迭代法的收敛性、复杂性和线性收敛,并通过实证验证了其算法的有效性.     

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

干涉型闭环光纤陀螺实现中关键问题研究

介绍了干涉型光纤陀螺实现中的几个关键问题和相应的解决方法.把光纤陀螺的系统构成细分为前端和后端,关键问题有:1)梳状信号的滤波;2)模拟开关的选取;3)信号采样;4)阶梯波的处理;5)干涉闭环光纤陀螺的软件设计.相应问题细化到运放、模数转换、数模转换等器件的选择,并针对双路调制信号对光纤陀螺的影响和应对措施作了工程性的分析.本文是基于长期的工程实践和深入的理论分析而得到的,具有较强的实践参考意义.运用文章中的方法和经验,实践证明光纤陀螺仪的精度和灵敏度有较大提高.     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

试论风水的环境文化内涵

通过对传统风水理论的分析概括,阐述了其植根于中华民族文化的深刻内涵－天人合一的环境观,提出在对传统风水理论再认识的基础上形成的场所环境的概念,这对于继承和发展中国传统建筑文化,提升环境研究的层次,具有一定的意义。     

闽南滨海区耐盐园林绿化植物的筛选

采取野外调查、室内试验与资料查阅相结合的方法,对厦门海岸线、漳州海岸线和泉州湾等滨海区耐盐园林绿化植物的应用状况进行了调查.结果表明：该地区至少有各类耐盐园林绿化植物40科,58种,其中48种属高度耐盐,10种中度耐盐.目前只有47种耐盐园林绿化植物已在园林绿化中得到应用,占81%,尚有11种未被开发利用,具有一定的推广应用价值,为进一步开展华南滨海耐盐园林绿化植物的应用研究提供基础.     

含随机参数的偏微分方程的自适应高斯过程求解器

对于数值求解含随机参数的偏微分方程的问题,本文基于以高斯过程为核心的求解器提出了一种自适应挑选训练数据的求解模型.该模型从极少的初始训练数据集出发训练高斯过程求解器,将参数池中预测方差指示变量最大的参数及其对应的偏微分方程的高精度解加入训练数据集中,然后重复上述过程,直到所训练出来的高斯过程求解器在测试数据集上达到所要求的精度.此外,本文还将该自适应模型在带有二维随机参数的扩散方程上进行测试,结果表明所提出的自适应选点策略有效,模型的预测准确度随着训练数据的增加而迅速提高,最终只需要40个训练数据即可在测试数据集上达到要求的精度.