复杂诊断系统的MAS分布式协作方法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统。以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统。工程应用效果验证了多智能体结构框架下复杂系统分布式求解的可行性和有效性。     

棱镜材料与其色散研究及应用

采用汞灯光谱谱线波长为已知数据,测量其通过三棱镜后所对应的各最小偏向角,求出其对应的折射率n值,进而作出色散曲线,验证其所满足的函数关系,在此基础上用图解插值法求其钠光谱谱线波长.     

Wick类型随机广义Kdv MKdv方程的精确解

通过埃尔米特变换将Wick类型的随机广义Kdv MKdv方程变成广义系数Kdv MKdv方程, 利用截断展开法求出广义系数Kdv MKdv方程的精确解, 并通过埃尔米特逆变换得到了随机广义Kdv MKdv方程的精确解.     

半正多点边值问题正解的存在性

利用锥上的不动点定理讨论多点边值问题u" λf(t,u)=0,t∈(0,1),u'(0)=0,u(1)=m-2∑i=1aiu(ξi)正解的存在性,其中:f(t,u)≥-M,而M＞0;λ＞0,ai≥0,i=1,2,…,m-2,0＜ξ1＜ξ2＜…＜ξm-2＜1:特别的,不要求f满足超线性或次线性条件.     

反对称正交反对称矩阵反问题的最小二乘解

主要讨论反对称正交反对称矩阵的反问题的最小二乘解.首先,在反对称正交反对称矩阵的集合范围内求出了矩阵方程AX=B的最小二乘解;其次,求出其中与给定矩阵的最佳逼近解;最后给出了求解此类问题的算法和例子.     

Pell方程x^2-[（mn）^2±4n]y^2=1的最小解

运用计算连分数的方法，给出Pell方程x^2-Dy^2=1当D=（mn）^2±4n（m,n）为正整数）时的最小解的计算公式。     

Optimal Polygonal Approximation of Digital Planar Curves Using Genetic Algorithm and Tabu Search

Three heuristic algorithms for optimal polygonal approximation of digital planar curves is presented.With Genetic Algorithm (GA), improved Genetic Algorithm (IGA) based on Pareto optimal solution and Tabu Search (TS), a near optimal polygonal approximation was obtained.Compared to the famous Teh-chin algorithm, our algorithms have obtained the approximated polygons with less number of vertices and less approximation error.Compared to the dynamic programming algorithm, the processing time of our algorithms are much less expensive.     

On the monotone iterative method for set valued equation

This paper deals with the monotone iterative method for set-valued operator equation in ordered normed space. Some results for the case of single valued operator are generalized here, as an application, a discontinuous nonlinear differential equation problem is discussed. Foundation item: Supported by the Naional Natural Sciences Foundation of China Biography: TIAN Yan (1970-), male, Ph.D. candidate, research interests are in numerical analysis for PDE     

基于无容量限制的p-枢纽中位问题的随机优化

在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义.     

利用计算机模拟PC电路实验

本文对RC电路实验进行了计算机模拟求解，这时现有的PC电路实验是一个很好的补充，同时它也表明计算机解决物理问题是一个很好的途径。