试题库智能组卷算法的设计与实现

智能计算机辅助教学中一个重要问题是试题库的智能组卷。通过对组卷约束条件的描述，建立了该问题的数学模型，给出了解决此问题所涉及的主要数据结构及组卷搜索算法。实验结果表明，该方法具有较好的性能和实用性。     

两个含有平均值的不等式

利用与凸函数的Hadamard不等式相关的一个映射，推导出了两个新的含有平均值的不等式且其中之一是新近所得一个结果的加细．     

基于广域网的金相显微镜远程监控系统

介绍了针对大型金相显微镜设计的远程监控系统。该系统通过广域网传输监控信号，利用微机和单片机实现对金相显微镜的远程监控。同时，提出了动态适应性编码方法，从而很好地协调了传输速度和传输数据量之间的矛盾，实现了视频数据的实时传输。     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．     

稠油热采井注汽MDOD优化设计

为解决稠油油田开发初期注汽工艺设计问题,在满足油层注汽效果条件下,以注汽投资费用最低为目标函数,建立了稠油热采中井筒注汽优化模型,并用混合离散变量优化设计方法(MDOD算法)进行了求解.对蒸汽吞吐和蒸汽驱两种井筒注汽工艺进行了实例计算,结果表明:运用MDOD方法进行优化设计,可以节省大量的初始投资并降低运行成本,有利于节约能源,提高经济效益.     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

人工神经网络构造经济预测模型方法的探讨

探讨利用人工神经网络建立经济模型的一般原理和方法,并通过构造一个宏观经济模型的实例加以说明.与传统的回归分析方法相比,人工神经网络具有良好的适应性和分析预测能力.     

一类迭代平均值的广义加权推广

将一类算术迭代平均值、几何迭代平均值及调和迭代平均值推广到广义加权平均迭代的情形，给出了这3类广义加权迭代平均值的定义、计算公式，以及三者之间的一些等量关系、不等式关系和多重迭代的极限。     

电子选针中的数据存储量的分析

在分析选针循环形成机理的基础上，推荐一组减小选针循环的优化参数。对电子选针的数据形成、选针循环的最小数据存储量进行了阐述，探讨了选针循环数据的平行算法和交错算法，为电子提花圆纬机花型软件的开发提供一些理论基础。